Antalet PDF-filer med inbäddad skadlig kod har ökat avsevärt under de senaste åren. Detta beror på att filformatet är portabelt, hur Adobe Reader återhämtar sig från korrupta PDF-filer, tillägg av många multimedia- och skripttillägg till filformatet, och många formategenskaper malware författaren kan använda för att dölja förekomsten av malware. Nuvarande forskning fokuserar på körbara, MS Office och HTML-format. I det här dokumentet identifieras flera funktioner och egenskaper hos PDF-filer. Funktioner extraheras med hjälp av en instrumenterad PDF-visning med öppen källkod. Funktionsbeskrivningar av godartade och skadliga PDF-filer kan användas för att konstruera en maskininlärningsmodell för att upptäcka eventuell skadlig kod i framtida PDF-filer.
Munson och Cross REF använder en instrumenterad läsapplikation och dynamisk analys för att extrahera strukturella funktioner i PDF-dokument som ska användas i en maskininlärningsbaserad klassificering.
Deep PDF parsing to extract features for detecting embedded malware.
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}