基于Windows API的恶意代码检测方法研究

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Windows API-Based Malware Detection Method 摘要:随着恶意软件的数量急剧增加,以Metamorphic和Polymorphic为代表的代码模糊技术被大量应用,使基于签名的反病毒检测技术越发难以满足检测工作。本文提出了基于API调用的恶意代码检测系统(ACS),通过匹配程序的API调用矩阵进行检测,克服了基于字节序列签名反病毒检测技术的缺陷。 一、代码模糊技术 代码模糊技术是恶意软件作者使用的一种常见技术,以避免被检测和追踪。这种技术可以将恶意代码转换为难以识别的形式,使得基于签名的反病毒检测技术无法检测到恶意代码。常见的代码模糊技术包括Metamorphic和Polymorphic。 二、基于API调用的恶意代码检测系统(ACS) 基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)是一种新的恶意代码检测方法,该方法通过匹配程序的API调用矩阵进行检测。API调用矩阵是指程序在执行过程中所调用的API函数的集合。通过分析API调用矩阵,可以检测到恶意代码的存在。 三、API调用矩阵的构建 API调用矩阵的构建是基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)的核心步骤。该步骤包括以下几个步骤: 1. 程序执行跟踪:对目标程序的执行过程进行跟踪,记录其调用的API函数。 2. API调用序列构建:将记录的API函数调用序列构建成一个矩阵。 3. 矩阵处理:对构建的矩阵进行处理,去除无关的API调用信息。 四、权值矩阵的应用 权值矩阵是基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)中的一种重要技术。权值矩阵是指将API调用矩阵中的每个元素赋予一个权值,该权值表示该API函数的重要性。通过权值矩阵,可以对恶意代码的检测结果进行加权,提高检测的准确性。 五、相似性匹配算法 相似性匹配算法是基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)中的一种重要算法。该算法可以对恶意代码的检测结果进行匹配,判断恶意代码是否与已知的恶意代码相似。通过相似性匹配算法,可以对恶意代码的检测结果进行分类,提高检测的准确性。 六、实验结果 本文使用典型恶意家族Netsky对基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)进行评估。实验结果表明,基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)可以 effectively detect malicious code, and overcome the limitations of signature-based detection techniques. 七、结论 本文提出了基于API调用的恶意代码检测系统(ACS),该系统可以检测到恶意代码的存在,并且可以克服基于字节序列签名反病毒检测技术的缺陷。实验结果表明,基于API调用的恶意代码检测系统(ACS)是一种effective method for detecting malicious code.