恶意软件家族推断方法及系统

摘要

本发明公开了一种恶意软件家族推断方法，包括获取可执行程序并构建样本集；查询样本集并记录查询结果；采用多杀毒引擎扫描样本集并预处理扫描结果；利用启发式规则进行样本的恶意性推断并输出推断结果；进行最大似然估计建模并求解输出最终的家族推断结果。本发明还公开了一种实现所述恶意软件家族推断方法的系统。本发明解决了杀毒引擎的标签波动问题和面对加壳样本时的高误报率问题，并降低了推断结果受家族流行度的影响，能够有效地实现大规模恶意软件家族数据集的自动化，且精确度高、鲁棒性强。