Cuckoo平台上的HDBSCAN：恶意代码聚类分析

"基于Cuckoo平台的HDBSCAN恶意代码聚类算法" 本文主要探讨了如何利用Cuckoo沙箱平台和HDBSCAN聚类算法来分析恶意代码的相似性和差异性，以提高对恶意代码的检测和分类能力。Cuckoo沙箱是一个广泛使用的动态分析平台，它能模拟真实环境来执行未知代码，记录其行为，以便于分析和理解恶意代码的功能和意图。 首先，文章指出随着网络的普及，恶意代码攻击已经成为信息安全的重大威胁。为了深入了解这些恶意软件，研究人员构建了Cuckoo沙箱环境，该环境可以隔离并观察恶意代码在运行时的行为，生成详细的行为分析报告。这种报告包含了代码执行过程中的系统调用、网络活动、文件操作等关键信息。 接着，文章提出了一个综合特征提取方法，结合了动态行为特征（如系统调用序列）和静态内存特征（如内存中的字符串或API调用模式），以更全面地捕获恶意代码的特性。动态行为特征反映了代码实际运行时的行为，而内存特征则揭示了代码在内存中的表现，两者结合有助于捕捉恶意代码的复杂性和多样性。 在特征处理阶段，文章引入了t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）机器学习算法，这是一种非线性降维技术，能够将高维度的特征空间映射到低维度，便于可视化和进一步分析。t-SNE可以帮助识别数据中的潜在结构，使得聚类更加准确。 然后，作者对经典的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法进行了改进，发展出HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。HDBSCAN相比DBSCAN具有更强的鲁棒性，能自动处理噪声点和不同密度的聚类，无需预先设定聚类数量。将HDBSCAN应用于恶意代码的行为特征，可以更有效地发现不同类型的恶意代码群组，从而提升恶意代码的分类效果。 实验结果显示，HDBSCAN算法在聚类质量和效果上优于传统方法，证明了该方法在恶意代码分析中的可行性和优越性。文章最后指出，这种结合Cuckoo沙箱和HDBSCAN的方法对于恶意代码的检测、分类和研究具有重要的理论和实践价值，可为信息安全领域提供更高效的分析工具和技术支持。 关键词: 恶意代码; 聚类; Cuckoo沙箱; 机器学习 中图分类号: TP309.5 文献标识码: A DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2019.01.006 引用格式: 傅依娴，芦天亮，张学军．基于Cuckoo平台的HDBSCAN恶意代码聚类算法［J］．信息技术与网络安全，2019，38(1): 30-35． HDBSCAN恶意代码聚类算法基于Cuckoo平台