Sammanfattning Tidigare forskning har visat att dold Markov modell (HMM) analys är användbart för att upptäcka vissa utmanande klasser av malware. I denna forskning anser vi att det relaterade problemet med malware klassificering baserad på HMMs. Vi tränar flera HMMs på en mängd olika kompilatorer och malware generatorer. Mer än 8.000 malware prover görs sedan mot dessa modeller och separeras i kluster baserat på de resulterande poäng. Vi observerar att kluster resultaten kan användas för att klassificera malware prover i deras lämpliga familjer med god noggrannhet. Eftersom ingen av de malware familjer i testet uppsättningen användes för att generera HMMs, dessa resultat indikerar att vår strategi kan effektivt klassificera tidigare okänd malware, åtminstone i vissa fall. Således kan en sådan klusterstrategi fungera som ett användbart verktyg i malware analys och klassificering.
Annachhatre m.fl. REF visar hur denna multi-sensor metod kan vara användbar i det utmanande problemet med malware klassificering, genom att använda en klusterteknik baserad på HMM poäng.
Hidden Markov models for malware classification
{'venue': 'Journal of Computer Virology and Hacking Techniques', 'journal': 'Journal of Computer Virology and Hacking Techniques', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}