【摘 要】
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随着互联网技术日益成熟,恶意程序呈现出爆发式增长趋势.面对无源码恶意性未知的可执行文件,当前主流恶意程序检测多采用基于相似性的特征检测,缺少对恶意性来源的分析.基于
【机 构】
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北京邮电大学网络空间安全学院,移动互联网安全技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.U1536122,No.61502536)~~
论文部分内容阅读
随着互联网技术日益成熟,恶意程序呈现出爆发式增长趋势.面对无源码恶意性未知的可执行文件,当前主流恶意程序检测多采用基于相似性的特征检测,缺少对恶意性来源的分析.基于该现状,定义了程序基因概念,设计并实现了通用的程序基因提取方案,提出了基于程序基因的恶意程序预测方法,通过机器学习及深度学习技术,使预测系统具有良好的预测能力,其中深度学习模型准确率达到了99.3%,验证了程序基因理论在恶意程序分析领域的作用.
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