資料介紹
現(xiàn)有惡意代碼的檢測往往依賴于對足夠數(shù)量樣本的分析.然而新型惡意代碼大量涌現(xiàn),其出現(xiàn)之初,樣本數(shù)量有限,現(xiàn)有方法無法迅速檢測出新型惡意代碼及其變種.在數(shù)據(jù)流依賴網(wǎng)絡(luò)中分析進(jìn)程訪問行為異常度與相似度,引入了惡意代碼檢測估計風(fēng)險,并提出一種通過最小化估計風(fēng)險實現(xiàn)主動學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法.該方法只需要很少比例的訓(xùn)練樣本即可實現(xiàn)準(zhǔn)確的惡意代碼檢測,比現(xiàn)有方法更適用于新型惡意代碼檢測.通過對真實的8 340個正常進(jìn)程和7 257個惡意代碼進(jìn)程的實驗分析,與傳統(tǒng)基于統(tǒng)計分類器的檢測方法相比,該方法明顯地提升了惡意代碼檢測效果.即便在訓(xùn)練樣本僅為總體樣本數(shù)量1%的情況下,該方法也可以達(dá)到5.55%的錯誤率水平,比傳統(tǒng)方法降低了36.5%.
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