I tidigare studier har klassificeringsalgoritmer använts framgångsrikt för att upptäcka okänd skadlig kod. De flesta av dessa studier extraherade funktioner baserade på byte n-gram mönster för att representera de inspekterade filer. I denna studie representerar vi de inspekterade filerna med hjälp av OpCode n-gram mönster som extraheras från filerna efter demontering. OpCode n-gram mönster används som funktioner för klassificeringsprocessen. Klassificeringsprocessens främsta mål är att upptäcka okänd skadlig kod inom en uppsättning misstänkta filer som senare kommer att ingå i antivirusprogram som signaturer. En rigorös utvärdering gjordes med hjälp av en testsamling bestående av mer än 30 000 filer, där olika inställningar av OpCode n-gram mönster av olika storlek representationer och åtta typer av klassificeringar utvärderades. Ett typiskt problem på detta område är det obalansproblem där fördelningen av klasserna i det verkliga livet varierar. Vi undersökte obalansen problem, hänvisar till flera verkliga scenarier där skadliga filer förväntas vara ungefär 10% av den totala inspekterade filer. Slutligen lägger vi fram en kronologisk utvärdering där det ofta förekommande behovet av att uppdatera utbildningsutbudet utvärderades. Utvärderingsresultaten visar att den utvärderade metoden uppnår en noggrannhetsnivå som är högre än 96 % (med TPR över 0,95 och FPR cirka 0,1), vilket något förbättrar resultaten i tidigare studier som använder byte n-gram representation. Den kronologiska utvärderingen visade en tydlig trend där prestandan förbättras i takt med att träningssetet uppdateras mer.
Författarna i REF presenterade de inspekterade filerna med OpCode n-gram mönster, som extraheras från filerna efter demontering för att upptäcka okänd skadlig kod.
Detecting unknown malicious code by applying classification techniques on OpCode patterns
{'venue': 'Security Informatics', 'journal': 'Security Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}