Abstrakt. Den senaste tidens tillväxt i nätverksanvändning har motiverat skapandet av nya skadliga kod för olika ändamål, inklusive ekonomiska. Dagens signatur-baserade anti-virus är mycket exakta, men kan inte upptäcka nya skadliga kod. Nyligen har klassificeringsalgoritmer använts framgångsrikt för att upptäcka okänd skadlig kod. De flesta studier använder dock byte sekvens n-grams representation av den binära koden för de körbara. Vi föreslår användning av (Operation Code) OpCodes, som genereras av att demontering av de körbara. Vi använder sedan n-gram av OpCodes som funktioner för klassificeringsprocessen. Vi presenterar en fullständig metod för att upptäcka okända skadliga kod, baserat på text kategorisering begrepp. Vi gjorde en omfattande utvärdering av en test samling av mer än 30 000 filer, där vi i stor utsträckning utvärderade OpCode n-gram representation och undersökte obalans problem, hänvisar till verkliga scenarier, där skadliga filinnehåll förväntas vara cirka 10% av de totala filerna. Våra resultat indikerar att mer än 99% noggrannhet kan uppnås genom användning av en utbildning som har en skadlig fil procent lägre än 15%, vilket är högre än i vår tidigare erfarenhet med byte sekvens n-gram representation [1].
Moskovitch m.fl. REF undersökte också upptäckten av skadlig kod med hjälp av N-gram opcode analys.
Unknown Malcode Detection Using OPCODE Representation
{'venue': 'ICDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}