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结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.67 MB | 2021-03-23

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　　目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强，现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析 Cuckoo沙箱记录恶意代码的行为信息和网络流量，结合 Cuckoo沙箱与改进 Dynamorio系统作为虚拟环境，提取并融合恶意代码样本API调用序列及网络行为特征。在此基础上，基于双向门循环单元（BGRU）建立恶意代码检测模型，并在含有12170个恶意代码样本和5983个良性应用程序样本的数据集上对模型效果进行验证。实验结果表明，该方法能全面获得恶意代码的行为信息，其所用BGRU模型的检测效果较LSTM、 BLSTM等模型更好，精确率和F1值分别达到97.84%和98.07%，训练速度为 BLSTM模型的1.26倍。

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jf_13021965 2021-10-06
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