基于最小距离的变形恶意代码分类检测技术

当前阶段，随着变形技术的产生和发展，恶意代码的攻击方式正变得更加复杂和隐蔽。为了准确检测和分析变形恶意代码，本文提出了一种基于最小距离的分类检测技术。通过提取恶意代码执行行为，进行操作语义描述。进而量化分析行为特征，计算不同特征属性间的最小相似距离，完成恶意代码的分类检测。实验结果表明，最小距离分类算法能够快速准确分类恶意代码，平均检出率保持在80%以上，具有良好的检测效果和进一步研究的价值。