【摘 要】
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提出一种基于文件和网络行为关联分析的异常文件管理活动识别方法，并实现原型系统F-Sensor。根据异常文件管理活动的时序特征，生成由API函数组成的行为序列；依据异常文件管理活
【机 构】
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武汉大学计算机学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,中国人民大学法学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61202387、61373168、61202385）,中国博士后科学基金项目（2012M510641）,高等学校博士学科点专项科研基金项目（2012014110002）,武汉市青年科技晨光计划基金项目（201271031367）
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提出一种基于文件和网络行为关联分析的异常文件管理活动识别方法，并实现原型系统F-Sensor。根据异常文件管理活动的时序特征，生成由API函数组成的行为序列；依据异常文件管理活动的实现特点，关联分析文件和网络行为以识别疑似异常的行为；结合白名单机制和异常文件管理行为间的依存关系，识别真正的异常文件管理活动。实验结果表明，F-Sensor能较好地识别异常文件管理行为，误报率较低，利用其识别结果可检测恶意软件，有助于分析攻击者的控制意图。
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