一种基于控制流图特征的Linux平台恶意代码检测方法.pdf

基于控制流图特征的Linux平台恶意代码检测方法 该方法提出了基于控制流图特征的恶意代码检测方法，以解决Linux平台上的恶意代码检测问题。该方法通过静态分析获得汇编代码，构建控制流图，并提取控制流图的属性作为特征向量，然后使用机器学习算法进行训练，得到分类器，以检测恶意代码。 该方法的优点是可以检测未知的恶意代码和变种，且不需要签名库，且可以检测出恶意代码的行为模式。该方法也可以与其他检测方法结合，提高检测的准确率。 控制流图特征是该方法的核心，通过构建控制流图，可以获得软件的行为模式和控制流信息。控制流图的特征可以分为两类，一类是基于图的特征，另一类是基于节点的特征。基于图的特征包括控制流图的 顶点总数、边的总数、点的度数、环数等；基于节点的特征包括节点的度数、节点的邻居数、节点的中心度等。 在该方法中，作者使用了四种机器学习算法，包括J48、RandomForest、IBK和NaiveBayes，来训练分类器，并使用10折交叉验证来评估分类器的性能。实验结果显示，RandomForest算法的性能最好，准确率达到90%以上。 该方法提供了一种基于控制流图特征的恶意代码检测方法，可以检测出恶意代码的行为模式，并且可以与其他检测方法结合，提高检测的准确率。 该方法的优点包括： * 可以检测未知的恶意代码和变种 * 不需要签名库 * 可以检测出恶意代码的行为模式 * 可以与其他检测方法结合，提高检测的准确率 该方法的缺点包括： * 需要大量的计算资源和存储空间 * 需要专业的机器学习知识和编程能力 * 可能需要长时间的训练和测试 该方法提供了一种基于控制流图特征的恶意代码检测方法，可以检测出恶意代码的行为模式，并且可以与其他检测方法结合，提高检测的准确率。但是，该方法也存在一些缺点，需要专业的机器学习知识和编程能力，並且需要大量的计算资源和存储空间。