用于 Windows PE 恶意软件分类的多特征数据集
密码学与安全
2022-10-31 v1
摘要
本文描述了一个多特征数据集，用于训练机器学习分类器以检测恶意的 Windows 可移植可执行（PE）文件。该数据集包含来自 18,551 个二进制样本的四个特征集，这些样本属于五个恶意软件家族，包括间谍软件、勒索软件、下载器、后门和通用恶意软件。特征集包括 DLL 及其函数列表、PE 文件头与节区不同字段的取值。首先，我们解释数据收集与创建阶段，然后说明如何使用 VirusTotal 的服务对样本进行标注。最后，我们探索该数据集以描述其如何裨益研究人员的静态恶意软件分析。该数据集已公开，希望有助于启发面向恶意软件检测的机器学习研究。
引用
@article{arxiv.2210.16285,
title = {Multi-feature Dataset for Windows PE Malware Classification},
author = {Muhammad Irfan Yousuf and Izza Anwer and Tanzeela Shakir and Minahil Siddiqui and Maysoon Shahid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16285},
year = {2022}
}
备注
9 Pages, 1 Figure, 5 Tables