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提出一种适用于云计算环境的基于人工免疫的手机恶意代码检测模型。提出扩展阴性选择算法,提取恶意代码的特征编码生成抗原,增加针对高亲和度检测器的克隆和变异算子,提高成熟检测器的生成效率,在特征检测和检测器生成阶段引入MapReduce并行处理机制,提高计算效率。仿真结果表明,检测模型对未知手机恶意代码具有较高的检测率和计算效率。 相似文献
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恶意软件的爆炸性增长,以及对用户机和网络环境造成的严重威胁,逐渐成为了网络空间安全领域的主要矛盾。当前传统的基于特征码的静态扫描技术和基于软件行为的恶意软件检测技术容易产生误报和漏报,渐渐无法满足信息安全领域的新要求。为了解决这些问题,提出基于卷积神经网络CNN的恶意代码检测技术。利用Cuckoo沙箱系统来模拟运行环境并提取分析报告;通过编写Python脚本对分析报告进行预处理;搭建深度学习CNN训练模型来实现对恶意代码的检测,并将其与机器学习以及常见的杀毒软件进行比较。实验结果表明,该方法在相比之下更具有优势,并且取得了较好的检测效果,具有更高的可行性。 相似文献
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针对当前恶意代码动态分析中存在的提取特征方式单一、检测率低、误报率高等问题,提出一种线程融合特征分析检测方法。基于传统沙箱分析报告,该方法利用线程号分别建立样本API调用序列,将API线程内的调用顺序及返回值作为API参数构建特征,在特征处理阶段分别用统计、计算两种方法构建两类特征,并将LR(Logistic Regression)算法改进的Vec-LR算法用于二分类判断,并与其他算法及软件进行比较。经实验证明,该方法准确率优于当前主流检测方法,可达94.37%。 相似文献
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