[发明专利]一种基于香农信息熵的恶意代码可视化分析方法

摘要

本发明提供了一种基于香农信息熵的恶意代码可视化分析方法，包括：第一步：将恶意文件的二进制字节转换为“像素图”中像素点的黄色系明暗值，用绿色通道Ox50来标记像素值为Ox20-Ox7E的点；第二步：基于“像素图”的像素值来计算“像素图”中每个256字节块中像素值的局部熵，所述的局部熵按照如下的香农信息熵公式计算：其中，p_i代表字节(像素)值i出现的概率，i的取值范围为Ox00-OxFF，Entropy为局部熵；计算局部熵值Entropy的f(Entropy)值，其计算公式为：f(Entropy)＝2^Entropy-1；以f(Entropy)的计算结果生成“熵图”；第三步：对f(Entropy)的计算结果进行归一化处理，生成“熵归一化图”。本发明能有效区分各族样本，在进行同族恶意代码分析时，能比较容易发现潜在的区别，为掌握该族变种演化规律提供了依据。

主权项

一种基于香农信息熵的恶意代码可视化分析方法，其特征在于，包括：第一步：将恶意文件的二进制字节转换为“像素图”中像素点的黄色系明暗值，用绿色通道0x50来标记像素值为0x20‑0x7E的点；第二步：基于“像素图”的像素值来计算“像素图”中每个256字节块中像素值的局部熵，所述的局部熵按照如下的香农信息熵公式计算：]]>其中，p_i代表字节值i出现的概率，i的取值范围为0x00‑0xFF，Entropy为局部熵；计算局部熵值Entropy的f(Entropy)值，其计算公式为：f(Entropy)＝2^Entropy‑1；以f(Entropy)的计算结果生成“熵图”；第三步：对f(Entropy)的计算结果进行归一化处理，生成“熵归一化图”。