Run-time övervakning av program utförande beteende används ofta för att diskriminera mellan godartade och skadliga processer som körs på ett slutvärd. För detta ändamål, de flesta av de befintliga run-time intrång eller malware detektion tekniker utnyttja information som finns i Windows Application Programming Interface (API) samtal argument eller sekvenser. I jämförelse, den viktigaste nyheten med vårt föreslagna verktyg är användningen av statistiska funktioner som extraheras från både rumsliga (argument) och temporal (sekvenser) information som finns i Windows API samtal. Vi tillhandahåller denna sammansatta funktion som en ingång till standard maskininlärning algoritmer för att höja det slutliga larmet. Resultaten av våra experiment visar att den samtidiga analysen av spatio-temporala funktioner förbättrar detektionsnoggrannheten för alla klassificeringar. Vi utför också skalbarhetsanalys för att identifiera en minimal delmängd av API-kategorier som ska övervakas samtidigt som hög detektionsnoggrannhet upprätthålls.
Ahmet m.fl. REF föreslår anomali detektering modeller som använder både rumsliga och temporal funktioner extraherade från Windows API samtal.
Using spatio-temporal information in API calls with machine learning algorithms for malware detection
{'venue': "AISec '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}