FEEBO：一种用于恶意软件行为混淆的实证评估框架
密码学与安全
2015-02-16 v2
摘要
程序混淆在恶意软件制造者中日益流行。客观比较不同恶意软件检测方法对混淆的鲁棒性具有挑战性。据我们所知，目前没有通用的实证框架用于评估恶意软件检测方法针对行为混淆的鲁棒性。我们提出并实现了这样一个框架，其混淆恶意软件二进制文件的可观察行为。为评估该框架的效用，我们使用它混淆已知的恶意软件二进制文件，然后研究对不同基于-gram的检测方法的检测有效性的影响。我们发现该框架采用的混淆变换显著影响了此类检测方法的精确度。因此可得出结论，若干基于-gram的方法对此类简单混淆不具备鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1502.03245,
title = {FEEBO: An Empirical Evaluation Framework for Malware Behavior Obfuscation},
author = {Sebastian Banescu and Tobias Wüchner and Marius Guggenmos and Martín Ochoa and Alexander Pretschner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.03245},
year = {2015}
}