資料介紹
目前惡意代碼出現頻繁且抗識別性加強,現有基于簽名的惡意代碼檢測方法無法識別未知與隱藏的惡意代碼。提出一種結合動態行為和機器學習的惡意代碼檢測方法。搭建自動化分析 Cuckoo沙箱記錄惡意代碼的行為信息和網絡流量,結合 Cuckoo沙箱與改進 Dynamorio系統作為虛擬環境,提取并融合惡意代碼樣本API調用序列及網絡行為特征。在此基礎上,基于雙向門循環單元(BGRU)建立惡意代碼檢測模型,并在含有12170個惡意代碼樣本和5983個良性應用程序樣本的數據集上對模型效果進行驗證。實驗結果表明,該方法能全面獲得惡意代碼的行為信息,其所用BGRU模型的檢測效果較LSTM、 BLSTM等模型更好,精確率和F1值分別達到97.84%和98.07%,訓練速度為 BLSTM模型的1.26倍。
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