基于混合特征的恶意PDF文档检测

• 作者: 孙奕 杜学绘 林杨东
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意PDF文档 混合特征 机器学习 检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 118-128
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 10779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000?436x.2019028

摘要

针对现有恶意PDF文档在检测方案存在特征顽健性差、易被逃避检测等问题,提出了一种基于混合特征的恶意PDF文档检测方法,采用动静态混合分析技术从文档中提取出其常规信息、结构信息以及API调用信息,并基于K-means算法设计了特征提取方法,聚合出表征文档安全性的核心混合特征,从而提高了特征的顽健性.在此基础上,利用随机森林算法构建分类器并设计实验,对所提方案的检测性能以及抵抗模拟攻击的能力进行了探讨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜学绘	解放军战略支援部队信息工程大学河南省信息安全重点实验室	1	1	1.0	1.0
2	林杨东	解放军战略支援部队信息工程大学河南省信息安全重点实验室	1	1	1.0	1.0
3	孙奕	解放军战略支援部队信息工程大学河南省信息安全重点实验室	1	1	1.0	1.0