Abstract-It har hävdats att en anti-virus strategi baserad på skadlig kod samlas in vid ett visst datum, inte kommer att fungera vid ett senare datum eftersom skadlig kod utvecklas snabbt och en antivirusmotor står då inför en helt ny typ av körbar inte så amenable att upptäcka som den första var. I detta dokument testar vi denna idé genom att samla in två uppsättningar malware, den första från 2002 till 2007, den andra från 2009 till 2010 för att avgöra hur väl anti-virus strategi vi utvecklat baserat på den tidigare uppsättningen [18] kommer att göra på den senare uppsättningen. Denna anti-virus strategi integrerar dynamiska och statiska funktioner som extraheras från de körbara för att klassificera malware genom att skilja mellan familjer. Vi utför också ett annat test, för att undersöka samma idé där vi ackumulerar alla malware körbara i den gamla och nya datauppsättningen, separat, och tillämpa en malware kontra cleanware klassificering. Den resulterande klassificering accuracies är mycket nära för båda dataset, med en skillnad på cirka 5,4% för båda experimenten, den äldre malware är mer exakt klassificeras än den nyare malware. Detta leder oss att anta att nuvarande anti-virus strategier kan verkligen ändras för att hantera effektivt med nya malware.
I REF författarna jämföra två olika uppsättningar av skadlig kod samlas i olika tidsperioder och träna en antivirus strategi på den tidigare uppsättningen för att avgöra hur väl det kommer att klara att hantera den senare uppsättningen.
A Comparison of the Classification of Disparate Malware Collected in Different Time Periods
{'venue': 'J. Networks', 'journal': 'J. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}