CrowdSource：利用众包训练机器学习模型从低级符号自动推断高级恶意软件功能
密码学与安全
2016-05-30 v1
摘要
本文介绍 CrowdSource，一个统计自然语言处理系统，旨在基于从恶意软件二进制文件中提取的可打印字符串对恶意软件功能进行快速推断。CrowdSource 通过利用来自 StackExchange（一个流行的技术问答网站网络）的数百万网页技术文档，“学习”低级语言与高级软件功能之间的映射，并利用该映射推断恶意软件能力。本文描述了我们的方法并提供了对其准确性和性能的评估，表明它能在普通硬件上以每天数万个二进制文件的速率，在未打包的恶意软件二进制文件中检测至少 14 种高级恶意软件能力，平均每种能力的 f-score 为 0.86。
引用
@article{arxiv.1605.08642,
title = {CrowdSource: Automated Inference of High Level Malware Functionality from Low-Level Symbols Using a Crowd Trained Machine Learning Model},
author = {Joshua Saxe and Rafael Turner and Kristina Blokhin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.08642},
year = {2016}
}