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Identifying malicious activity using data complexity anomalies

机译:使用数据复杂性异常识别恶意活动

摘要

Examples relate to identifying malicious activity using data complexity anomalies. In one example, a computing device may: receive a byte stream that includes a plurality of bytes; determine, for a least one subset of the byte stream, a measure of complexity of the subset; determine that the measure of complexity meets a predetermined threshold measure of complexity for a context associated with the byte stream; and in response to determining that the measure of complexity meets the threshold, provide an indication that the byte stream complexity is anomalous.
机译:示例涉及使用数据复杂性异常识别恶意活动。在一个示例中,计算设备可以:接收包含多个字节的字节流;确定字节流的最小一个子集,测量子集的复杂性;确定复杂度的度量符合与字节流相关联的上下文的复杂性的预定阈值度量;并且响应于确定复杂度的度量符合阈值,提供字节流复杂性的指示是异常的。

著录项

  • 公开/公告号US11017079B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TREND MICRO INCORPORATED;

    申请/专利号US201815988955

  • 申请日2018-05-24

  • 分类号G06F21/55;G06F21/56;H04L29/06;G06F21/57;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:53:02

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