Abstrakt. Vi presenterar en arkitektur för att upptäcka "noll-day" maskar och virus i inkommande e-post. Vår huvudidé är att fånga upp varje inkommande meddelande, prescanna det för potentiellt farliga bilagor, och bara leverera meddelanden som anses säkra. Till skillnad från traditionella skanning tekniker som förlitar sig på någon form av mönster matchning (signaturer), använder vi beteende-baserade anomali upptäckt. Enligt vår strategi, vi "öppnar" alla misstänkta bilagor inuti en instrumenterad virtuell maskin letar efter farliga åtgärder, såsom att skriva till Windows-registret, och flagga misstänkta meddelanden. Den bilaga bearbetning kan avlastas till ett kluster av anslutna maskiner (så många som behövs för att hålla jämna steg med en webbplats e-postbelastning), vilket innebär att inte införa någon beräkningsbelastning på e-postservern. Meddelanden som flaggas placeras i ett "karantän" område för ytterligare, mer arbetsintensiv bearbetning. Vår implementering visar att vi kan använda ett stort antal malwarekontroll virtuella maskiner som arbetar parallellt för att hantera höga laster. Slutligen visar vi att vi kan upptäcka alla skadliga program som vi testade, samtidigt som den falska positiva andelen ligger under 5 procent.
Sidiroglou m.fl. REF föreslår en arkitektur för att upptäcka noll-dagars maskar och virus, som avlyssnar och skannar varje e-post för farliga bilagor.
An Email Worm Vaccine Architecture
{'venue': 'ISPEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}