【摘要】：當(dāng)今時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深刻融入到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷�。因�?網(wǎng)絡(luò)安全也已經(jīng)越來越受到重視。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全形勢不容樂觀,一方面表現(xiàn)在惡意代碼數(shù)量的急劇增長,另一方面則表現(xiàn)在出現(xiàn)了許多類似勒索軟件、吸費(fèi)軟件等全新的惡意代碼種類。中國作為受到網(wǎng)絡(luò)安全威脅最嚴(yán)重的國家之一,已經(jīng)將網(wǎng)絡(luò)空間的安全上升到國家安全戰(zhàn)略。而作為網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ),惡意代碼的自動(dòng)分析亟待受到重視。本課題基于惡意代碼具有顯著同源性,利用模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)的手段實(shí)現(xiàn)惡意代碼的自動(dòng)化判別。首先,為了對惡意代碼的局部進(jìn)行描述,本文提出了一個(gè)基于PRICoLBP的惡意代碼分類方法。這一方法將二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為灰度圖像,利用PRICoLBP特征對圖像紋理進(jìn)行描述,進(jìn)而通過級聯(lián)分類器對二進(jìn)制文件分類。同時(shí),本文還提出了一個(gè)基于稀疏表示的惡意代碼分類方法來對惡意代碼進(jìn)行全局描述。這一方法將二進(jìn)制文件看作一個(gè)由字節(jié)序列組成的向量,利用池化、隨機(jī)投影等方法降維,最終通過字典學(xué)習(xí)的方式實(shí)現(xiàn)對惡意代碼的稀疏表示。此外,本文還將上述兩種特征進(jìn)行結(jié)合,并提出改進(jìn)方法。這一方法采用滑動(dòng)窗口降低顆粒度,并將PRICoLBP特征提取與稀疏表示進(jìn)行級聯(lián),從更高的抽象層次對惡意代碼進(jìn)行表示。最后,本文提出了層次化的惡意代碼分類體系。在這一體系中,從實(shí)際出發(fā),遵循“先簡單后復(fù)雜”的原則,將基于二進(jìn)制文件、反匯編文件的多個(gè)惡意代碼分類算法進(jìn)行級聯(lián),從不同層次對惡意代碼進(jìn)行判定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法不僅具有較強(qiáng)的區(qū)分能力,還具有較好的線性可分性。與其他現(xiàn)有算法對比,本文提出的方法在準(zhǔn)確率和對混淆的容忍程度上均有明顯優(yōu)勢。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：D631;TP393.08

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本文編號：2490675