面向恶意软件演化检测的机器学习方法
密码学与安全
2021-07-06 v1 机器学习
摘要
恶意软件随时间演化，杀毒软件必须适应此种演化。因此，检测恶意软件发生演化的那些时间节点至关重要，以便采取适当的对策。在本研究中，我们对大量恶意软件家族进行了多种实验，以确定恶意软件演化可能发生的时间。我们所考虑的所有演化检测技术均基于机器学习，且可完全自动化——具体而言，无需逆向工程或其他劳动密集型的手工分析。具体地，我们考虑基于隐马尔可夫模型（HMM）以及词嵌入技术 HMM2Vec 和 Word2Vec 的分析。
引用
@article{arxiv.2107.01627,
title = {Machine Learning for Malware Evolution Detection},
author = {Lolitha Sresta Tupadha and Mark Stamp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01627},
year = {2021}
}