[发明专利]一种抗干扰的环境敏感型恶意软件行为相似性评测方法和装置有效

专利信息
申请号: 201711420183.2 申请日: 2017-12-25
公开(公告)号: CN108197473B 公开(公告)日: 2021-12-28
发明(设计)人: 贾晓启;黄庆佳;台建玮;周广哲;杜海超;唐静;周梦婷;解亚敏 申请(专利权)人: 中国科学院信息工程研究所
主分类号: G06F21/56 分类号: G06F21/56
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 邱晓锋
地址: 100093 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 抗干扰 环境 敏感 恶意 软件 行为 相似性 评测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种抗干扰的环境敏感型恶意软件行为相似性评测方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)将可疑软件放置于多种不同的执行环境中,记录可疑软件的行为序列;

2)对可疑软件的行为序列进行规范化处理;

3)对可疑软件的行为序列进行去干扰处理;

4)计算并比较去干扰处理后的行为序列的相似性;

5)基于行为序列的相似性,判断可疑软件是否为环境敏感型恶意软件;

其中,步骤4)基于余弦算法实现多行为序列相似性算法,利用所述多行为序列相似性算法计算并比较消除干扰行为后的行为序列相似性;

其中,步骤5)基于行为序列的相似性分析定义相似分数,若相似分数大于阈值,则认为可疑软件不是环境敏感型恶意软件;若相似分数小于阈值,则判断可疑软件是环境敏感型恶意软件;

令X={x1,x2,x3,…xn},Y={y1,y2,y3,…ym},其中x1~xn,y1~ym每一项都代表一个行为序列,令L(X)表示集合X的元素个数,L(Y)表示集合Y的元素个数,S=X∩Y表示集合X和集合Y的交集,则所述相似分数的计算公式为:

其中,

其中,β是一个可配置的参数;x是集合X中的一个元素,y是集合Y中的一个元素;A是一个由集合X转换而来的向量集合,并且Ai∈A,同理B是一个由集合Y转换而来的向量集合,并且Bi∈B。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多种不同的执行环境包括沙盒环境、虚拟机环境、Hypervisor环境和调试环境,可疑软件在不同的执行环境中执行,记录其行为序列。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过建立行为序列模型进行所述规范化处理,所述行为序列模型将行为序列作为一个四元组,所述四元组包括对象的类型、对象的名称、操作的名称以及相应的属性。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述规范化处理包括:将BP统一的转换为小写形式或统一转换为大写形式;将SID设置为一个固定的值;执行去重操作。

5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,通过所述去干扰处理消除干扰行为,包括:首先从头开始扫描行为序列中的每一条行为或操作,如果对于定义的四元组每一项都相同,那么记录此时的位置;然后继续执行扫描工作直到所有共同的行为序列都被找到为止;最后,根据记录的位置删除这些相同的行为序列。

6.一种采用权利要求1至5中任一权利要求所述方法的抗干扰的环境敏感型恶意软件行为相似性评测装置,其特征在于,包括:

行为序列记录模块,用于在多种不同的执行环境中执行可疑软件,并记录可疑软件的行为序列;

规范化处理模块,用于对可疑软件的行为序列进行规范化处理;

去干扰处理模块,用于对可疑软件的行为序列进行去干扰处理;

相似性计算模块,用于计算并比较去干扰处理后的行为序列的相似性;

恶意软件判定模块,用于基于行为序列的相似性,判断可疑软件是否为环境敏感型恶意软件。

7.一种服务器,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储计算机程序,所述计算机程序被配置为由所述处理器执行,所述计算机程序包括用于执行权利要求1至5中任一权利要求所述方法中各步骤的指令。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院信息工程研究所,未经中国科学院信息工程研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711420183.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top