MACSPMD:基于恶意API调用序列模式挖掘的恶意代码检测

摘要：

基于动态分析的恶意代码检测方法由于能有效对抗恶意代码的多态和代码混淆技术,而且可以检测新的未知恶意代码等,因此得到了研究者的青睐.在这种情况下,恶意代码的编写者通过在恶意代码中嵌入大量反检测功能来逃避现有恶意代码动态检测方法的检测.针对该问题,提出了基于恶意API调用序列模式挖掘的恶意代码检测方法MACSPMD.首先,使用真机模拟恶意代码的实际运行环境来获取文件的动态API调用序列;其次,引入面向目标关联挖掘的概念,以挖掘出能够代表潜在恶意行为模式的恶意API调用序列模式;最后,将挖掘到的恶意API调用序列模式作为异常行为特征进行恶意代码的检测.基于真实数据集的实验结果表明,MACSPMD对未知和逃避型恶意代码进行检测的准确率分别达到了94.55％和97.73％,比其他基于API调用数据的恶意代码检测方法的准确率分别提高了2.47％和2.66％,且挖掘过程消耗的时间更少.因此,MACSPMD能有效检测包括逃避型在内的已知和未知恶意代码.

关键词：恶意代码检测、逃避型恶意代码、序列模式挖掘、API调用序列、分类

所属期刊栏目：45

分类号：TP309.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：131-138