Malware är någon typ av skadlig kod som har potential att skada en dator eller nätverk. Volymen av malware växer i snabbare takt varje år och utgör ett allvarligt globalt säkerhetshot. Även signaturbaserad detektion är den mest utbredda metoden som används i kommersiella antivirusprogram, det konsekvent misslyckas att upptäcka nya skadlig kod. Övervakade modeller för maskininlärning har använts för att ta itu med denna fråga. Användningen av övervakad inlärning är dock begränsad eftersom den behöver en stor mängd skadlig kod och godartad programvara för att först märkas. I detta dokument föreslår vi en ny metod som använder en klass lärande för att upptäcka okända malware familjer. Denna metod bygger på att undersöka frekvensen av utseendet av opcode sekvenser för att bygga en maskininlärning klassificerare med endast en uppsättning märkta instanser inom en viss klass av antingen malware eller legitima * Korresponderande författare E-postadresser: isantos@deusto.es (Igor Santos), felix.brezo@deusto.es (Felix Brezo), borja.sanz@deusto.es (Borja Sanz), clarorden@deusto.es (Carlos Laorden), pablo.garcia.bringas@deusto.es (Pablo G. Bringas) programvara. Vi genomförde en empirisk studie som visar att denna metod kan minska arbetet med märkning av programvara samtidigt som hög noggrannhet upprätthålls.
I en senare tidning, Santos et al. undersökt en SVM med en klass lärande metod som använde frekvensen av opcodes som erhållits från statisk analys REF.
Using opcode sequences in single-class learning to detect unknown malware
{'venue': 'IET Information Security', 'journal': 'IET Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}