| SimMal：基于異構(gòu)圖學(xué)習(xí)的惡意軟件關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：704 K | |
| 標簽： 惡意軟件 自動化分析 關(guān)聯(lián)分析 | |
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| 文檔介紹：隨著惡意軟件快速增長和傳播，近年來網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)面臨極大威脅；同時不斷發(fā)展的攻擊技術(shù)，可以繞過安全防御系統(tǒng)的分析檢測，對網(wǎng)絡(luò)安全分析人員提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工分析方式由于資源限制，即使借助自動化工具也難以挖掘惡意軟件潛在的攻擊載體和技術(shù)，發(fā)現(xiàn)惡意軟件之間的共性。設(shè)計了一種惡意軟件關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)SimMal，通過異構(gòu)圖的方式清晰地展示惡意軟件、惡意行為、攻擊技術(shù)和利用漏洞等多種維度間的關(guān)聯(lián)；同時基于異構(gòu)圖表示學(xué)習(xí)算法預(yù)測惡意軟件關(guān)聯(lián)的惡意軟件家族和APT（高級持續(xù)威脅）組織，協(xié)助分析人員提前發(fā)現(xiàn)惡意軟件相關(guān)的風險和意圖并做出預(yù)先防御。該系統(tǒng)目前已應(yīng)用在現(xiàn)網(wǎng)真實的惡意軟件數(shù)據(jù)集上，實驗結(jié)果驗證了惡意軟件家族分類和APT組織溯源分析的有效性。 | |
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