Abstract-Under de senaste åren, malware har dykt upp som ett kritiskt säkerhetshot. Dessutom, malware författare fortsätter att bädda in många anti-detektion funktioner för att undvika den befintliga malware upptäckt metoder. Mot denna avancerade klass av skadliga program, dynamiska beteende-baserad malware detektion närmar sig överträffa de traditionella signatur-baserade metoder genom att neutralisera effekterna av obfuscation och morfering tekniker. Majoriteten av dynamiska beteende detektorer förlitar sig på system-samtal för att modellera infektion och spridning dynamik av malware. Dessa metoder tar dock inte hänsyn till en viktig anti-detektion funktion av moderna malware, dvs. systemcall injektion attack. Denna attack gör det möjligt för skadliga binärer att injicera irrelevanta och oberoende system-samtal under programmets utförande och därmed ändra verkställande sekvenser besegra den befintliga system-call-baserad detektion. För att ta itu med detta problem föreslår vi en undvikande-säker lösning som inte är sårbar för systemanropsinjektioner. Vårt föreslagna tillvägagångssätt karakteriserar programsemantik med hjälp av asymptotic equipartition egenskap (AEP) främst tillämpas i information teoretisk domän. AEP tillåter oss att extrahera informationsrika samtal sekvenser som ytterligare kvantifieras för att upptäcka skadliga binärer. Dessutom är den föreslagna detekteringsmodellen mindre sårbar för anropsattacker eftersom de diskriminerande komponenterna inte är direkt synliga för upphovsmännen till skadlig kod. Vi utför en grundlig uppsättning experiment för att utvärdera vår lösning och jämföra den med de befintliga system-call-baserade malware detektionstekniker. Resultaten visar att den föreslagna lösningen är effektiv för att identifiera verkliga malware instanser.
År 2015, Smita Naval, et al. föreslog ett tillvägagångssätt genom att kvantifiera informationsrika anropssekvenser för att upptäcka skadliga binärer och hävdade att modellen är mindre sårbar för anropsattacker REF.
Employing Program Semantics for Malware Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}