Abstrakt. Vi tar itu med det semantiska gapet i beteendeövervakning genom att använda hierarkiska beteendediagram för att härleda beteende på hög nivå från otaliga händelser på låg nivå. Vårt experimentella system spårar utförandet av en process, utför dataflödesanalys för att identifiera meningsfulla åtgärder såsom "proxying", "keystroke loggning", "data läcker", och "nedladdning och utför ett program" från komplexa kombinationer av rudimentära system samtal. För att föregripa undvikande av skadlig kod beteende, våra specifikationer är noggrant utformade för att upptäcka alternativa sekvenser av händelser som uppnår samma hög nivå mål. Vi testade elva godartade program, varianter från sju skadliga bot familjer, fyra trojaner, och tre mass-mailing maskar och fann att vi kunde noggrant identifiera beteende på hög nivå över denna olika kodbas. Dessutom utmärkte vi effektivt illvilligt utförande av beteende på hög nivå från godartade genom att identifiera fjärrinitierade åtgärder.
Det här är Martignoniet al. REF utnyttjar hierarkiska beteendediagram för att härleda beteende på hög nivå av händelser på låg nivå.
A Layered Architecture for Detecting Malicious Behaviors
{'venue': 'In Symposium on Recent Advances in Intrusion Detection (RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}