| SimMal：基于异构图学习的恶意软件关联分析系统 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：704 K | |
| 標簽： 恶意软件 自动化分析 关联分析 | |
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| 文檔介紹：随着恶意软件快速增长和传播，近年来网络安全生态面临极大威胁；同时不断发展的攻击技术，可以绕过安全防御系统的分析检测，对网络安全分析人员提出了新的挑战。传统的人工分析方式由于资源限制，即使借助自动化工具也难以挖掘恶意软件潜在的攻击载体和技术，发现恶意软件之间的共性。设计了一种恶意软件关联分析系统SimMal，通过异构图的方式清晰地展示恶意软件、恶意行为、攻击技术和利用漏洞等多种维度间的关联；同时基于异构图表示学习算法预测恶意软件关联的恶意软件家族和APT（高级持续威胁）组织，协助分析人员提前发现恶意软件相关的风险和意图并做出预先防御。该系统目前已应用在现网真实的恶意软件数据集上，实验结果验证了恶意软件家族分类和APT组织溯源分析的有效性。 | |
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