【摘 要】
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恶意软件的家族分类问题是网络安全研究中的重要课题,恶意软件的动态执行特征能够准确的反映恶意软件的功能性与家族属性。本文通过研究恶意软件调用Windows API的行为特点,
【机 构】
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空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,中国科学院信息工程研究所,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61972297,No.U1636107);基础加强计划(No.2017-JCJQ-ZD-043-01-00);国家重点研发计划(No.2016QY06X1204,No.2018YFC0824801)资助
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恶意软件的家族分类问题是网络安全研究中的重要课题,恶意软件的动态执行特征能够准确的反映恶意软件的功能性与家族属性。本文通过研究恶意软件调用Windows API的行为特点,发现恶意软件的恶意行为与序列前后向API调用具有一定的依赖关系,而双向LSTM模型的特征计算方式符合这样的依赖特点。通过设计基于双向LSTM的深度学习模型,对恶意软件的前后API调用概率关系进行了建模,经过实验验证,测试准确率达到了99.28%,所提出的模型组合方式对恶意软件调用系统API的行为具有良好的建模能力,为了深入的测试深度学习
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