【摘 要】
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恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架Steal
【机 构】
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北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室,广州大学网络空间先进技术研究院,中国网络空间研究院,北京丁牛科技有限公司
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划(2019B010137004,2019B010136003),国家重点研发计划(2018YFB0803504,2019YFA0706404)资助.
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恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合,对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装,旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的不可区分性,进而绕过基于机器学习算法的分类器.StealthyFlow具有如下优势:根据目标流量的变化动态调整对抗流量,实现动态流量伪装;伪装在恶意代码层面进行,保证攻击功能不被破坏;绕过目
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