Abstract-I detta papper presenterar vi en ny ram - den använder informationen i kärnan strukturer i en process - för att göra run-time analys av beteendet hos ett exekverande program. Vår analys visar att klassificeringen av en process som skadlig eller godartad - med hjälp av informationen i kärnan strukturerar av en process - är inte bara korrekt men också har låg bearbetning overheads; som ett resultat, denna lätta ramverk kan införlivas i kärnan i ett operativsystem. För att tillhandahålla en proof-of-concept av vår avhandling, designar och implementerar vi vårt system som en kärnmodul i Linux. Vi utför tidsserieanalys av 118 parametrar av Linux uppgift strukturer och förbehandla dem för att komma på en minimala funktioner "uppsättning av 11 funktioner. Vår analys visar att dessa funktioner har anmärkningsvärt olika värden för godartade och skadliga processer; som ett resultat, ett antal klassificerare som arbetar på dessa funktioner ger 93% detektionsnoggrannhet med 0% falsk larmfrekvens inom 100 millisekunder. Sist men inte minst rättfärdigar vi att det är mycket svårt för en slug angripare att undvika dessa systemspecifika funktioner på låg nivå.
Denna metod ger 93% detektionsnoggrannhet med 0% falsk larmfrekvens inom 100 millisekunder REF.
In-Execution Malware Detection Using Task Structures of Linux Processes
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}