恶意代码检测：交互行为与序列分析

"基于交互行为的恶意代码检测研究 (2010年)，作者：孙晓卅、祝跃飞、黄茜、郭宁" 本文主要探讨了恶意代码智能化检测的重要性和面临的问题，尤其是在动态交互序列自动分类上的挑战。在恶意代码分析中，智能检测能够提高分析效率并降低误报率。作者指出，使用基于滑动窗口的序列特征进行自动分类时，可能会遇到三个主要问题： 1. 序列混淆：由于恶意代码的行为可能与正常软件有相似之处，导致分类过程中难以区分它们之间的差异。 2. 噪声注入：在动态执行过程中，环境因素或系统行为的不确定性可能导致数据中的噪声，干扰分类的准确性。 3. 模拟序列：恶意代码可能会模仿正常行为序列，以逃避检测，这增加了识别的复杂性。 为了解决这些问题，作者提出了以下改进策略： 1. 分支序列：通过引入分支结构，可以更好地捕获代码执行路径的变化，从而区分不同的行为模式。 2. 马尔可夫链的状态转移概率矩阵：利用马尔可夫模型分析代码执行的序列，通过计算状态之间的转移概率，能更准确地刻画序列间的动态关系，降低混淆的可能性。 3. 交互对象：关注代码与其他系统组件（如文件、网络、注册表等）的交互，这些交互对象的特性可以提供额外的区分度，帮助识别恶意行为。 论文还详细描述了分类总体流程的设计，包括数据收集、特征提取、建模和分类等步骤。实验结果显示，这些改进方法有效地解决了上述问题，提高了恶意代码的检测精度。 关键词涉及的领域包括：恶意代码分析、交互行为、序列混淆、噪声注入和模拟序列。该研究对恶意代码检测技术的提升具有积极的贡献，尤其在应对日益复杂的恶意代码变种和攻击手段方面。中图分类号和文献标志码则表明了该文在计算机科学和技术领域的专业性质。