蠕虫特征提取：自动构建正则表达式的方法

"蠕虫正则表达式特征自动提取技术是一种创新的方法，旨在从蠕虫传播的网络流样本中高效地提取出具有高度描述性的正则表达式特征。该技术包括四个关键步骤：蠕虫传播网络流样本获取、特征树生成、高假阳性特征剔除和特征融合。通过这种方法，能够生成包含‘.*’、‘.{k}’、‘|’、‘(c){k}’等元字符的强描述性正则表达式，这些特征对于识别和分析蠕虫行为至关重要。此方法已被实现在名为Honeybow的蜜罐系统中，并且对多种实际互联网蠕虫进行了实验验证，结果显示其能准确提取真实蠕虫的正则表达式特征。因此，这项技术对于蜜罐系统、蠕虫分析以及恶意代码分析等领域具有潜在的应用价值，能够提升入侵检测的效率和准确性。" 在蠕虫和恶意代码的研究中，特征提取是一项基础且重要的任务。正则表达式作为一种强大的文本模式匹配工具，被广泛用于识别和过滤网络流量中的异常行为。本研究提出的自动提取方法首先通过收集蠕虫传播过程中的网络流样本，以此为基础构建特征树。特征树是将原始数据结构化的一种手段，它能够捕获数据中的关键模式和规律。 接下来，高假阳性特征剔除环节是为了减少误报率，确保提取的特征具有较高的精度。在大量数据中，可能存在一些特征虽然匹配度高但并不特异，剔除这些特征有助于提高后续分析的精确性。 特征融合是整合多个相关特征的过程，它旨在增强特征的综合识别能力，使得提取的正则表达式更加全面且有效。通过特征融合，可以创建出更加复杂且具有更强描述性的特征，如‘.*’表示任意数量的任意字符，‘.{k}’表示连续的k个字符，‘|’表示或关系，而‘(c){k}’则表示重复k次的字符c。这些元字符的组合使用能够覆盖蠕虫行为的各种可能模式。 Honeybow蜜罐系统的应用为这种方法提供了实际环境下的测试平台。蜜罐是一种主动防御技术，通过模拟诱骗攻击者的目标，来收集攻击行为的信息。在Honeybow上进行的实验表明，该自动提取方法在面对真实互联网蠕虫时，能够成功生成准确的正则表达式特征，从而增强了对蠕虫行为的监测和防御能力。 蠕虫正则表达式特征自动提取技术的提出，不仅简化了特征提取的过程，提高了效率，而且提升了对恶意代码分析的深度和广度。这种方法的实施和验证证明了其在网络安全领域，特别是入侵检测和恶意代码分析方面的巨大潜力。未来的研究可能进一步优化特征提取流程，提高自动化程度，以应对不断演变的网络威胁。