Under de senaste åren har skadliga PDF-filer blivit ett allvarligt hot för säkerheten i moderna datorsystem. De kännetecknas av en komplex struktur och deras variation är avsevärt hög. Flera lösningar har utvecklats akademiskt för att mildra sådana attacker. De utnyttjade dock information som extraherades från antingen strukturen eller innehållet i PDF-filen. Detta skapar problem när man försöker upptäcka icke-Javascript eller riktade attacker. I det här dokumentet presenterar vi ett nytt maskininlärningssystem för automatisk upptäckt av skadliga PDF-dokument. Den extraherar information från både strukturen och innehållet i PDF-filen, och den har en avancerad tolkningsmekanism. På så sätt är det möjligt att upptäcka en mängd olika attacker, bland annat icke-javaskriptiska och tolkningsbaserade attacker. Dessutom, med ett noggrant val av inlärningsalgoritm, ger vår strategi en betydligt högre noggrannhet jämfört med andra statiska analystekniker, särskilt i närvaro av kontradiktorisk malware manipulation.
JavaScript: REF föreslår ett statiskt analysbaserat system för att upptäcka skadliga PDF-filer som använder funktioner konstruerade från både innehållet i PDF, inklusive JavaScript, samt dess struktur.
A structural and content-based approach for a precise and robust detection of malicious PDF files
{'venue': '2015 International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP)', 'journal': '2015 International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}