【摘 要】
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计算机恶意程序引发的犯罪活动越来越多,因此,恶意程序的有效检测成为了人们研究和关注的焦点。基于沙盒技术的恶意程序动态分析检测方法成为了目前研究的热点。利用改进的QE
【基金项目】
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国家自然基金(61073188)资助
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计算机恶意程序引发的犯罪活动越来越多,因此,恶意程序的有效检测成为了人们研究和关注的焦点。基于沙盒技术的恶意程序动态分析检测方法成为了目前研究的热点。利用改进的QEMU进程虚拟机,以获取更高的仿真响应时间和完整的API序列流为目的,基于改进的攻击树提出了一个行为分析算法,并用实例加以说明。实验结果证明提出的检测方法是可行的、有效的。
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