Abstrakt. Skadlig programvara i form av internetmaskar, datorvirus och trojanska hästar utgör ett stort hot mot säkerheten för nätverksanslutna system. Mångfalden och mängden av dess varianter undergräver allvarligt e«ektiviteten hos den klassiska signaturbaserade upptäckten. Ändå varianter av malware familjer delar typiska beteendemönster som återspeglar dess ursprung och syfte. Vi strävar efter att utnyttja dessa delade mönster för klassificering av malware och föreslår en metod för lärande och diskriminering av malware beteende. Vår metod fortskrider i tre steg: (a) beteende av insamlade malware övervakas i en sandlåda miljö, (b) baserat på en corpus av malware märkt av en anti-virus scanner en malware beteende klassificerare tränas med inlärningstekniker och (c) diskriminerande funktioner i beteendemodeller rankas för förklaring av klassificeringsbeslut. Experiment med olika heterogena testdata som samlats in under flera månader med hjälp av honungskrukor visar hur effektiv vår metod är, särskilt när det gäller att upptäcka nya fall av malware-familjer som tidigare inte känts igen av kommersiell antivirusprogramvara.
I REF föreslår författarna en ny metod för att lära sig och diskriminera malware beteende.
Learning and Classification of Malware Behavior
{'venue': 'In Fifth Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment (DIMVA 08', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}