山东大学学报(理学版)

作者：张杰,彭国军,杨秀璋

单位：1.空天信息安全与可信计算教育部重点实验室, 湖北 武汉 430072;2.武汉大学国家网络安全学院, 湖北 武汉 430072

关键词：逃避样本,API调用序列,机器学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(62172308,U1626107,61972297,62172144)

针对恶意逃避样本的逃避行为进行分析,归纳并总结了恶意逃避样本常用的逃避API函数集,提出了一种基于动态API调用序列和机器学习的恶意逃避样本检测方法。在特征工程处理阶段,提出了逃避API函数权重衡量算法,并通过优化词频处理来增强逃避API函数的特征向量值,最终本文方法检测恶意逃避样本的准确率可达95.09%。

来源：2022年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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