【摘 要】
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为了对Win32环境下恶意代码的行为进行分析,本文设计了一种捕获软件行为的方法,可将软件运行过程中Win32 API及参数的调用情况记录下来。在此基础上,通过总结反病毒专家的分析经验,并结合Vmware虚拟机技术,实现了对软件常见恶意行为的自动捕获。在使用几千个样本的恶意行为数据对支持向量机模型进行训练后,对另外几千个样本进行分类检测。实验结果表明,对于具有较多典型恶意行为的未知恶意代码,采用行为
【机 构】
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公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室,上海市 201204
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为了对Win32环境下恶意代码的行为进行分析,本文设计了一种捕获软件行为的方法,可将软件运行过程中Win32 API及参数的调用情况记录下来。在此基础上,通过总结反病毒专家的分析经验,并结合Vmware虚拟机技术,实现了对软件常见恶意行为的自动捕获。在使用几千个样本的恶意行为数据对支持向量机模型进行训练后,对另外几千个样本进行分类检测。实验结果表明,对于具有较多典型恶意行为的未知恶意代码,采用行为分析技术的检测方法有着较高的检出率,为自动判定未知恶意代码提供了一种新的方法。
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