基于动态BP神经网络的恶意代码同源性分析

摘要：

近年来,随着APT事件的不断曝光,恶意代码的追踪溯源逐渐成为了研究热点.在恶意代码攻击越来越有组织性和目的性的新形势下,定义恶意代码同源性的概念,对现有的恶意代码同源性分析中的特征提取技术进行了分析和总结,根据恶意代码同源性分析的特点,选取了恶意代码多个层次上的关键特征,提出一个基于动态BP神经网络的恶意代码同源性方法.该方法利用动态和静态相结合的方法,提取恶意代码的关键特征并比较不同的样本间这些特征的相似性,以此为输入利用动态BP神经网络算法得到同源性分析结果.实验结果表明,经过实际样本集的训练,该方法能够有效地判别恶意代码之间的同源性.

关键词：恶意代码、追踪溯源、同源性、神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家保密局科研项目BMKY2013B03-1

在线出版日期：2017-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2527-2531