Den forskning som presenteras, undersöker den optimala uppsättningen operativa koder (opcodes) som skapar en robust indikator på skadlig programvara (malware) och också bestämmer ett programs genomförande varaktighet för korrekt klassificering av godartad och skadlig programvara. De funktioner som extraheras från datasetet är opcode densitet histogram, extraheras under programmets utförande. Den klassificerare som används är en stöd vektor maskin och är konfigurerad för att välja dessa funktioner för att producera den optimala klassificeringen av malware över olika program kör längder. Resultaten visar att malware kan upptäckas med hjälp av dynamisk analys med relativt få opcodes.
Forskare i REF undersöka den optimala uppsättningen av instruktioner som utförs för att identifiera obfuscated Android malware med SVM klassificerare.
Detecting obfuscated malware using reduced opcode set and optimised runtime trace
{'venue': 'Security Informatics', 'journal': 'Security Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}