基于程序基因的恶意程序预测技术

肖达; 刘博寒; 崔宝江; 王晓晨; 张索星

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2018069

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基于程序基因的恶意程序预测技术

论文 | 更新时间：2024-06-03

- 基于程序基因的恶意程序预测技术
- Malware prediction technique based on program gene
- 网络与信息安全学报 2018年4卷第8期页码：21-30
- 作者机构：
  
  1. 北京邮电大学网络空间安全学院，北京 100876
  2. 移动互联网安全技术国家工程实验室，北京 100876
- 作者简介：
  
  [ "肖达（1981-），男，黑龙江宁安人，北京邮电大学大学讲师，主要研究方向为信息安全和人工智能。" ]
  [ "刘博寒（1995-），男，辽宁锦州人，北京邮电大学硕士生，主要研究方向为系统安全、漏洞利用和恶意行为检测。" ]
  [ "崔宝江（1973-），男，山东东营人，博士，北京邮电大学教授，主要研究方向软件安全、漏洞挖掘、大数据安全和区块链安全。" ]
  [ "王晓晨（1996-），女，山东阳信人，北京邮电大学研究生，主要研究方向为信息安全。" ]
  [ "张索星（1994-），男，江苏苏州人，北京邮电大学硕士生，主要研究方向为恶意程序检测、逆向工程和漏洞利用。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(U1536122);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61502536)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.2018069
  中图分类号： TP309.5
- 网络首发：2018-08，
  
  纸质出版：2018-08-15
- 稿件说明：
移动端阅览
肖达, 刘博寒, 崔宝江, 等. 基于程序基因的恶意程序预测技术[J]. 网络与信息安全学报, 2018,4(8):21-30.

Da XIAO, Bohan LIU, Baojiang CUI, et al. Malware prediction technique based on program gene[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2018, 4(8): 21-30.
肖达, 刘博寒, 崔宝江, 等. 基于程序基因的恶意程序预测技术[J]. 网络与信息安全学报, 2018,4(8):21-30. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2018069.

Da XIAO, Bohan LIU, Baojiang CUI, et al. Malware prediction technique based on program gene[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2018, 4(8): 21-30. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2018069.

摘要

随着互联网技术日益成熟，恶意程序呈现出爆发式增长趋势。面对无源码恶意性未知的可执行文件，当前主流恶意程序检测多采用基于相似性的特征检测，缺少对恶意性来源的分析。基于该现状，定义了程序基因概念，设计并实现了通用的程序基因提取方案，提出了基于程序基因的恶意程序预测方法，通过机器学习及深度学习技术，使预测系统具有良好的预测能力，其中深度学习模型准确率达到了99.3%，验证了程序基因理论在恶意程序分析领域的作用。

Abstract

With the development of Internet technology

malicious programs have risen explosively.In the face of executable files without source

the current mainstream malware detection uses feature detection based on similarity

with lack of analysis of malicious sources.To resolve this status

the definition of program gene was raised

a generic method of extracting program gene was designed

and a malicious program prediction method was proposed based on program gene.Utilizing machine learning and deep-learning algorithms

the forecasting system has good prediction ability

with the accuracy rate of 99.3% in the deep-learning model

which validates the role of program gene theory in the field of malicious program analysis.

关键词

Keywords

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