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基于MAEC本体的
恶意软件
知识抽取方法的构建
杨望
曾娟
王玉梅
通信技术
安全与保密
2022年03期
398
0
基于容器集群的反病毒模型
曹占涛
文欣
周俊
通信技术
安全与保密
2022年08期
428
0
基于智能分析的
恶意软件
检测研究进展和挑战
武强
苗彦涛
余尚仁
通信技术
安全与保密
2022年09期
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基于MAEC本体的
恶意软件
知识抽取方法的构建
杨望
曾娟
王玉梅
东南大学
期刊
《通信技术》
2022年03期
摘要:个性化的分析报告格式阻碍了不同来源恶意软件信息的自动关联分析,使得建立统一的恶意软件特征描述标准成为必要。目前,虽然恶意软件属性枚举和表征(Malware Attribute Enumeration and Characterization,MAEC)已提供了一种共享标准,但当下沙箱输出的分析报告中却普遍含有大量低级别实体数据而缺乏高层语义信息。因此,对前人工作进行了研究,基于MAEC构建本体进行恶意软件知识抽取,并结合语义网规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)推理提取隐含的高级知识,收集了1 047个恶意样本的报告进行测试,发现平均可从每份报告中推理得到10条高层语义信息。
恶意软件
属性枚举和表征
本体
规则推理
恶意软件
知识抽取
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基于容器集群的反病毒模型
曹占涛
文欣
周俊
成都卫士通信息产业股份有限公司
期刊
《通信技术》
2022年08期
摘要:近年来,在容器技术流行的同时,基于容器的系统也面临更多安全挑战。传统虚拟机采用反病毒软件来最大限度减少恶意软件造成的损害。然而在容器环境,目前的反病毒技术面临着业务容器耦合度高、静态资源消耗浪费的问题。为解决这些问题,提出了基于容器集群的非侵入式反病毒模型。此模型采用恶意分析、策略分离机制,实现多容器共享恶意分析服务;模型中的容器采用边车挂载策略管理模块,将业务容器和策略管理解耦;此外该模型可以进行动态行为监测,发现恶意特征,实时通知容器集群。
容器
集群
反病毒
恶意软件
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基于智能分析的
恶意软件
检测研究进展和挑战
武强
苗彦涛
余尚仁
中国电子科技集团公司第三十研究所
中国电子科技网络信息安全有限公司
期刊
《通信技术》
2022年09期
摘要:在应对恶意软件变种和新增恶意软件时,基于特征匹配等方法的传统恶意软件检测手段往往存在较高的误报率和漏报率。随着人工智能技术的发展,将人工智能应用在恶意软件检测领域具有广阔的发展空间。首先,从数据集构建、安全特征提取、安全特征处理、分类器选择、模型验证和性能评估这5个方面对Windows平台下的恶意软件智能分析相关工作进行了归纳总结;其次,对智能分析在恶意软件检测上所面临的挑战和问题进行了较为细致的阐述;最后,针对所面临的挑战,指出未来潜在的研究方向。
Windows平台
恶意软件
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家族识别
智能分析
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