An Enhanced Automated Signature Generation Algorithm for Polymorphic Malware Detection

• 作 者: Ke Tang Ming-Tian Zhou Zhi-Hon
• 机 构: SchoolofComputerScienceandEngineering
• 出 处: 电子科技学刊：英文版
• 发表日期: 2010年2期
• 关键词: 生成算法 病毒检测 自动签名 多态 计算机网络系统 恶意软件 相似性度量 安全威胁 Index Terms -Entropy false positive r
• 基金项目: This work was supported by the National 11th Five-Year-Support-Plan of China under Grant No. 2006BAH02A0407, the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China unde

因为黑客能躲避察觉并且发射隐秘的攻击，多态的恶意软件是为计算机网络系统的申请的安全威胁。在这份报纸，检测 polymorphie 恶意软件的一个新奇提高的自动化签名产生(EASG ) 算法被建议。EASG 算法由提高期望的最大的算法组成并且提高了聚类算法的 K 工具。在 EASG 算法，固定阀值价值被间隔区域的决定阀值代替。假积极比率能在底层，和反复的操作被控制，实行时间有效地被减少。而且，更新的矩心被 Mahalanobis 距离并且增长学习的类似度量标准的申请认识到。不同恶意软件组家庭被更新的矩心划分