基于最小距离的变形恶意代码分类检测技术

• 作者: 刘龙龙 张建辉 杨梦
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码 变形技术 最小距离 分类检测
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 105-107,111
• 页数: 4页
• 分类号: TN918
• 字数: 3769字
• 语种: 中文

摘要

当前阶段，随着变形技术的产生和发展，恶意代码的攻击方式正变得更加复杂和隐蔽。为了准确检测和分析变形恶意代码，本文提出了一种基于最小距离的分类检测技术。通过提取恶意代码执行行为，进行操作语义描述。进而量化分析行为特征，计算不同特征属性间的最小相似距离，完成恶意代码的分类检测。实验结果表明，最小距离分类算法能够快速准确分类恶意代码，平均检出率保持在80%以上，具有良好的检测效果和进一步研究的价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建辉		39	157	6.0	9.0
2	杨梦		2	2	1.0	1.0
3	刘龙龙		2	2	1.0	1.0