Windows平台恶意软件的作者组织特征工程方法

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摘要

本发明公开了一种Windows平台恶意软件的作者组织特征工程方法，首先获取样本集；针对于样本集中的各样本，提取多粒度多级别的恶意软件静态特征，包括PE文件特征、文件字节特征、反汇编文件特征、操作数和指令特征、函数特征、程序图特征、以及函数的质心特征；接着对上提取的静态特征，得到数值类型特征后进行拼接，得到样本的特征向量；最后针对于各样本，基于消融实验和互信息法进行特征选择，挑选出最适合用于作者组织溯源分类的特征集合。通过本发明方法所确定出来的静态特征，对恶意软件作者组织进行溯源分类时，在检测的准确率、精确率、召回率、F1分数上都具有较好的效果，能够大大提高恶意软件作者组织分类的准确率。

基本信息

专利标题：

Windows平台恶意软件的作者组织特征工程方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112000952A

申请号：

CN202010741380.X

公开（公告）日：

2020-11-27

申请日：

2020-07-29

授权号：

CN112000952B

授权日：

2022-05-24

发明人：

孙玉霞赵晶晶翁健林松

申请人：

暨南大学

申请人地址：

广东省广州市天河区黄埔大道西601号

代理机构：

广州市华学知识产权代理有限公司

代理人：

郑浦娟

优先权：

CN202010741380.X

主分类号：

G06F21/56

IPC分类号：

G06F21/56 G06K9/62