基于层次熵扰动的勃索肃恶意软件检测：一种计算驱动的框架
密码学与安全
2025-08-11 v2
摘要
加密型威胁的快速演变使传统检测机制日益失效，难以应对复杂的攻击策略。监控不同层次系统中熵的变化，提供了一种无需依赖静态签名即可识别未授权数据修改的替代方法。我们引入一种基于层次熵扰动的框架，用于分析熵分布的偏差，捕捉行为异常，这些异常暗示着恶意加密操作。评估该框架在多个勃索肃变种体上的表现，表明其能够实现高检测准确率，同时保持最小计算开销。不同系统目录的熵分布揭示，加密活动主要针对用户可访问文件，与观察到的攻击者策略一致。检测延迟分析表明，早期识别是可行的，能够在关键系统影响发生前减轻潜在数据损失。该框架在资源利用方面的评估确认，其在检测精度与计算效率之间实现了平衡的权衡。与既定检测方法的比较基准测试突显了传统方法在识别新型勃索肃变种体方面的局限性，而熵基异常检测则对抗混淆技术具有韧性。
引用
@article{arxiv.2502.08843,
title = {Hierarchical Entropy Disruption for Ransomware Detection: A Computationally-Driven Framework},
author = {Hayden Srynn and Gilbert Pomeroy and Florence Lytton and Godfrey Ashcombe and Valentine Harcourt and Duncan Pettigrew},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08843},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship