【摘 要】
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恶意代码对人们的工作和生活带来了严重的威胁,对恶意代码进行检测也变得越来越重要。一种有效的恶意代码检测方式是借鉴机器学习技术,训练检测模型并使用其检测新样本中是否
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恶意代码对人们的工作和生活带来了严重的威胁,对恶意代码进行检测也变得越来越重要。一种有效的恶意代码检测方式是借鉴机器学习技术,训练检测模型并使用其检测新样本中是否含有恶意代码。为达到此目的,使用操作码特征的检测方法近年来深受欢迎。用于高效、可配置地反汇编多种平台多种格式类型的可执行样本,避免基于递归下降反汇编算法的IDAPro遇到的各种问题;本文还重新设计和实现了“飞鼠”恶意代码检测系统,自动化地采集、标记、处理样本,提高反汇编成功率。
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