Den senaste tidens tillväxt i nätverksanvändning har motiverat skapandet av nya skadliga kod för olika ändamål. Dagens signatur-baserade antiviruser är mycket exakta för kända skadliga kod, men kan inte upptäcka nya skadliga kod. Nyligen, klassificering algoritmer användes framgångsrikt för att upptäcka okänd skadlig kod. Men, dessa studier omfattade en test samling med en begränsad storlek och samma skadliga: godartade filförhållandet i både utbildning och testuppsättningar, en situation som inte återspeglar verkliga förhållanden. Vi presenterar en metod för upptäckt av okänd skadlig kod, som undersöker begrepp från text kategorisering, baserat på n-gram extraktion från binär kod och funktionsval. Vi gjorde en omfattande utvärdering, bestående av en testsamling på mer än 30 000 filer, där vi undersökte problemet med obalans i klassen. I verkliga scenarier förväntas det skadliga filinnehållet vara lågt, ungefär 10% av de totala filerna. Av praktiska skäl är det oklart vilken procentandel av utbildningen som ska ingå. Våra resultat indikerar att mer än 95% noggrannhet kan uppnås genom användning av en utbildning som har en skadlig filinnehåll på mindre än 33,3%.
Moskovitch m.fl. REF behandlar metoder för att identifiera skadlig kod baserat på begrepp som hämtats från textkategorisering.
Unknown malcode detection and the imbalance problem
{'venue': 'Journal in Computer Virology', 'journal': 'Journal in Computer Virology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}