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一种在取证场景下自动分析未知恶意程序特征的方法

摘要

本发明提供了一种在取证场景下自动分析未知恶意程序特征的方法;包括下列步骤:1)选择关键动态链接库并建立动态链接库数据模型;2)对恶意软件进程进行聚类分析得到分类;3)获取恶意软件进程特征并进行取证分析。与现有的恶意软件分析取证方法相比,本发明通过对动态链接库数据进行聚类实现了在无先验知识的情况下基于恶意软件进程自身特点的自动分类,并能够通过频繁项集挖掘的方式,在高层语义上对恶意软件行为进行解释;此外,本发明还能为恶意软件取证提供信息和线索;本发明特别适用于无先验知识和大规模自动化取证的场景;实践证明在常规应用场景下,本方法能达到超过百分之九十以上的准确率而时间消耗仅为数秒。

著录项

  • 公开/公告号CN104331664B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-08-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201410696330.9

  • 发明设计人 伏晓;端一恒;骆斌;

    申请日2014-11-27

  • 分类号

  • 代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人陈建和

  • 地址 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

  • 入库时间 2022-08-23 09:59:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-08-08

    授权

    授权

  • 2015-03-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/56 申请日:20141127

    实质审查的生效

  • 2015-03-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/56 申请日:20141127

    实质审查的生效

  • 2015-02-04

    公开

    公开

  • 2015-02-04

    公开

    公开

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