Abstract-Forskningen om detektion malware varianter drar till sig mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Den nuvarande variantklassificeringsmetoden störs dock antingen av viss förvirringsteknik eller har hög tids- eller rymdkomplexitet. I detta dokument föreslås en klassificeringsteknik med dynamisk analys baserad på beteendeprofil. Vi fångar API samtal och annan viktig information för att köra malware, sedan etablera sina flerlager beroende kedja enligt beroendeförhållandet mellan dessa funktion samtal. För att hantera förvirringen tar vi bort sekvensförvirring, sekvensbuller och andra förvirringar för att optimera beroendekedjan i flera lager. Slutligen, en likhet jämförelse algoritm används för att identifiera graden av likhet mellan malware varianter. De experimentella resultaten visar att vår klassificeringsteknik är genomförbar och effektiv. Index Terms-Malware, varianter, beroendekedja.
I REF, Liang et al. infört en klassificeringsteknik som beräknar likheten mellan malware varianter baserat på API-beroende kedjan.
A Behavior-Based Malware Variant Classification Technique
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information and Education Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}