基于文本分类技术的恶意代码检测工具

• 作者: 张东红
• 来源期刊: 电子产品世界
• 关键词: 恶意代码检测 操作码 反汇编 IDAPro 线性扫描
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 设计应用
• 页码范围: 75-76,74
• 页数: 3页
• 字数: 2033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5517.2018.8.018

摘要

恶意代码对人们的工作和生活带来了严重的威胁,对恶意代码进行检测也变得越来越重要.一种有效的恶意代码检测方式是借鉴机器学习技术,训练检测模型并使用其检测新样本中是否含有恶意代码.为达到此目的,使用操作码特征的检测方法近年来深受欢迎.用于高效、可配置地反汇编多种平台多种格式类型的可执行样本,避免基于递归下降反汇编算法的IDA Pro遇到的各种问题;本文还重新设计和实现了"飞鼠"恶意代码检测系统,自动化地采集、标记、处理样本,提高反汇编成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东红	中国科学院软件研究所	1	0	0.0	0.0