Beteende malware upptäckt syftar till att förbättra prestandan hos statiska signatur-baserade tekniker som används av anti-virus system, som är mindre effektiva mot moderna polymorfa och metamorfa malware. Beteende malware klassificering syftar till att gå utöver upptäckt av malware genom att också identifiera en malware familj enligt ett namnsystem som de som används av antivirus leverantörer. Beteende malware klassificering tekniker använder kör-tid funktioner, såsom filsystem eller nätverksaktiviteter, för att fånga beteendemässiga egenskaper hos körprocesser. Den ökande volymen av malware prover, mångfald av malware familjer, och den mängd olika namngivning system som ges till malware prover av anti-virus leverantörer presentera utmaningar till beteende malware klassificerare. Vi beskriver en beteendeklassning som använder en Convolutional Recurrent Neural Network och data från Microsoft Windows Prefetch filer. Vi demonstrerar modellens förbättring på state-of-theart med hjälp av en stor datauppsättning av malware familjer och fyra stora anti-virus leverantör namngivning system. Modellen är effektiv för att klassificera malware prover som tillhör vanliga och sällsynta malware familjer och kan stegvis anpassa införandet av nya malware prover och familjer. 978-1-7281-0155-218/$31.00 ©2018 IEEE
Alsulami m.fl. REF bidrog till beteende malware klassificering med hjälp av information som samlats in från Microsoft Windows Prefetch filer, sedan använde de Convolutional Recurrent Neural Networks för att bygga sin klassificering modell.
Behavioral Malware Classification using Convolutional Recurrent Neural Networks
{'venue': '2018 13th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'journal': '2018 13th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}