Abstrakt. Den underjordiska malware-baserade ekonomin blomstrar och det är uppenbart att de klassiska ad-hoc signature detektionsmetoder blir otillräckliga. Malware författare verkar dela vissa källkod och malware prover ofta har liknande beteenden, men sådana likheter är svåra att upptäcka med signatur-baserade metoder på grund av en ökande användning av många fritt tillgängliga randomiserade obfuscation verktyg. För att ta itu med detta problem, säkerhetsgemenskapen är aktivt forska beteendedetektionsmetoder som ofta försöker förstå och differentiera hur malware beter sig, i motsats till att bara upptäcka syntaktiska mönster. Vi fortsätter den forskningslinjen i detta dokument och undersöker hur formella metoder och verktyg för verifieringsbranschen kan användas för att upptäcka och analysera skadlig kod. Vi föreslår en ny metod för att lära sig och generalisera från observerade malware beteenden baserat på träd automata slutsatser. I synnerhet utvecklar vi en algoritm för att härleda k-testable trädautomata från system call dataflow beroende grafer och diskutera användningen av inferred automata i malware igenkänning och klassificering.
På liknande sätt, Babic et al. Ref fortsatte denna forskningslinje och byggde dataflödesberoende graf baserat på deras inferensalgoritm.
Malware Analysis with Tree Automata Inference
{'venue': 'CAV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}