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基于EBRCG的API结构模式信息增强方法研究
1
作者 钟林辉 祝艳霞 +3 位作者 黄琪轩 屈乔乔 夏子豪 郑燚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期793-802,共10页
针对API调用模式缺乏结构信息及结果高冗余等问题,提出了基于扩展的分支保留调用图(the Extended Branch-Reserving Call Graph,EBRCG)的API结构模式信息增强方法。以Java开源项目源代码为研究对象,使用EBRCG来表示Java类的方法的结构信... 针对API调用模式缺乏结构信息及结果高冗余等问题,提出了基于扩展的分支保留调用图(the Extended Branch-Reserving Call Graph,EBRCG)的API结构模式信息增强方法。以Java开源项目源代码为研究对象,使用EBRCG来表示Java类的方法的结构信息,在EBRCG中,同时考虑了API调用语句、分支语句(将if语句和所有循环语句视为分支语句)、switch-case多分支语句、异常语句等,并提出了EBRCG裁剪算法来获取特定API调用模式的代码结构。同时,采用聚类和排序的方法对API调用模式的多个代码结构信息进行筛选,最终选择具有代表性的API调用模式的代码结构。为验证该方法的效果,将该方法与TextRank方法进行了3组实验比较。结果显示,该方法能有效地获取API调用模式的代码结构,相比TextRank方法能更准确地描述API的使用,有一定的研究意义,并为软件开发人员提供了参考。 展开更多
关键词 api调用模式 扩展的分支保留调用图 代码结构 K-MEANS聚类
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基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法研究
2
作者 唐明婕 甘刚 《成都信息工程大学学报》 2025年第1期21-28,共8页
在当下恶意软件蔓延的背景下,恶意软件检测需求不断增加。提出一种基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法,通过静态分析提取API调用图,显示出应用程序的行为。通过使用SDNE图嵌入算法,从API调用图中进行结构特征和内容特征的... 在当下恶意软件蔓延的背景下,恶意软件检测需求不断增加。提出一种基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法,通过静态分析提取API调用图,显示出应用程序的行为。通过使用SDNE图嵌入算法,从API调用图中进行结构特征和内容特征的学习。在模型学习的过程中,采用一种计算双向图注意力权重的策略,旨在提高对相似节点的保留,并增强节点属性之间的相似性。最后,借助自注意力卷积层生成权重自适应的表示,并在池化层中生成图嵌入表示,以用于检测任务。基于CICMalDroid 2020数据集显示,该方法在安卓恶意软件检测领域表现出较高的有效性,准确率达到97.90%。与原有的图注意力网络模型相比,准确率提升0.03%,验证了该方法的实用性和有效性。该研究成果显示出该方法在应对不断增长的恶意软件威胁方面具有潜力,可为安卓恶意软件检测提供更准确和可靠的解决方案。 展开更多
关键词 api调用图 SDNE嵌入 双向图注意力 安卓恶意软件检测
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基于图卷积网络的恶意代码聚类 被引量：10
3
作者 刘凯 方勇 +2 位作者 张磊 左政 刘亮 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期654-660,共7页
许多新型恶意代码往往是攻击者在已有的恶意代码基础上修改而来,因此对恶意代码的家族同源性分析有助于研究恶意代码的演化趋势和溯源.本文从恶意代码的API调用图入手,结合图卷积网络(GCN),设计了恶意代码的相似度计算和家族聚类模型.首... 许多新型恶意代码往往是攻击者在已有的恶意代码基础上修改而来,因此对恶意代码的家族同源性分析有助于研究恶意代码的演化趋势和溯源.本文从恶意代码的API调用图入手,结合图卷积网络(GCN),设计了恶意代码的相似度计算和家族聚类模型.首先,利用反汇编工具提取了恶意代码的API调用,并对API函数进行属性标注.然后,根据API对恶意代码家族的贡献度,选取关键API函数并构建恶意代码API调用图.使用GCN和卷积神经网络(CNN)作为恶意代码的相似度计算模型,以API调用图作为模型输入计算恶意代码之间的相似度.最后,使用DBSCAN聚类算法对恶意代码进行家族聚类.实验结果表明,本文提出的方法可以达到87.3%的聚类准确率,能够有效地对恶意代码进行家族聚类. 展开更多
关键词 恶意代码 图卷积网络 聚类 api调用图 卷积神经网络
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图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件检测 被引量：5
4
作者 吴月明 齐蒙 +1 位作者 邹德清 金海 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2526-2542,共17页
自安卓系统发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,该系统已成为全球使用最广泛的手机操作系统.同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标.在现有的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义... 自安卓系统发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,该系统已成为全球使用最广泛的手机操作系统.同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标.在现有的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义而直接提取简单程序特征的方法,其检测速度快但精确度不够理想,将程序语义转换为图模型并采用图分析的方法,其精确度虽高但开销大且扩展性低.为了解决上述挑战,将应用的程序语义提取为函数调用图,在保留语义信息的同时,采用抽象API技术将调用图转换为抽象图,以减少运行开销并增强鲁棒性.基于得到的抽象图,以TripletLoss损失训练构建基于图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件分类器SriDroid.对20246个安卓应用进行实验分析后发现:SriDroid可以达到99.17%的恶意软件检测精确度,并具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 安卓恶意软件 抗混淆 函数调用图 抽象api 图卷积网络
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基于非用户操作序列的恶意软件检测方法 被引量：6
5
作者 罗文塽 曹天杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期56-60,66,共6页
针对Android恶意软件持续大幅增加的现状以及恶意软件检测能力不足这一问题,提出了一种基于非用户操作序列的静态检测方法。首先,通过对恶意软件进行逆向工程分析,提取出恶意软件的应用程序编程接口(API)调用信息;然后,采用广度优先遍... 针对Android恶意软件持续大幅增加的现状以及恶意软件检测能力不足这一问题,提出了一种基于非用户操作序列的静态检测方法。首先,通过对恶意软件进行逆向工程分析,提取出恶意软件的应用程序编程接口(API)调用信息;然后,采用广度优先遍历算法构建恶意软件的函数调用流程图;进而,从函数流程图中提取出其中的非用户操作序列形成恶意行为库;最后,采用编辑距离算法计算待检测样本与恶意行为库中的非用户操作序列的相似度进行恶意软件识别。在对360个恶意样本和300的正常样本进行的检测中,所提方法可达到90.8%的召回率和90.3%的正确率。与Android恶意软件检测系统Androguard相比,所提方法在恶意样本检测中召回率提高了30个百分点;与Flow Droid方法相比,所提方法在正常样本检测中准确率提高了11个百分点,在恶意样本检测中召回率提高了4.4个百分点。实验结果表明,所提方法提高了恶意软件检测的召回率,有效提升恶意软件的检测效果。 展开更多
关键词 ANDROID 恶意软件 静态检测 函数调用图 应用程序编程接口调用
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基于图注意力网络的安卓恶意软件检测 被引量：11
6
作者 岳子巍 方勇 张磊 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期82-89,共8页
安卓恶意软件的爆发式增长对恶意软件检测方法提出了更高效、准确的要求.早年的检测方法主要是基于权限、opcode序列等特征,然而这些方法并未充分挖掘程序的结构信息.基于API调用图的方法是目前主流方法之一,它重在捕获结构信息,可准确... 安卓恶意软件的爆发式增长对恶意软件检测方法提出了更高效、准确的要求.早年的检测方法主要是基于权限、opcode序列等特征,然而这些方法并未充分挖掘程序的结构信息.基于API调用图的方法是目前主流方法之一,它重在捕获结构信息,可准确地预测应用程序可能的行为.本文提出一种基于图注意力网络的安卓恶意软件检测方法,该方法通过静态分析构建API调用图来初步表征APK,然后引入SDNE图嵌入算法从API调用图中学习结构特征和内容特征,再通过注意力网络充分融合邻居节点特征向量,进而构成图嵌入进行检测任务.在AMD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效检测恶意软件,准确率为97.87%,F分数为97.40%. 展开更多
关键词 安卓恶意软件 图注意力网络 api调用图 图嵌入
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基于图结构的恶意代码同源性分析 被引量：10
7
作者 赵炳麟 孟曦 +2 位作者 韩金 王婧 刘福东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S2期86-93,共8页
恶意代码检测和同源性分析一直是恶意代码分析领域的研究热点。从恶意代码提取的API调用图,能够有效表示恶意代码的行为信息,但由于求解子图同构问题的算法复杂度较高,使基于图结构特征的恶意代码分析效率较低。为此,提出了利用卷积神... 恶意代码检测和同源性分析一直是恶意代码分析领域的研究热点。从恶意代码提取的API调用图,能够有效表示恶意代码的行为信息,但由于求解子图同构问题的算法复杂度较高,使基于图结构特征的恶意代码分析效率较低。为此,提出了利用卷积神经网络对恶意代码API调用图进行处理的方法。通过选择关键节点,以关键节点邻域构建感知野,使图结构数据转换为卷积神经网络能够处理的结构。通过对8个家族的恶意样本进行学习和测试,实验结果表明,恶意代码同源性分析的准确率达到93%,并且针对恶意代码检测的准确率达到96%。 展开更多
关键词 恶意代码 同源性分析 api调用图 卷积神经网络
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基于动静结合的Android恶意代码行为相似性检测 被引量：8
8
作者 陈鹏 赵荣彩 +2 位作者 单征 韩金 孟曦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1534-1539,共6页
针对同家族恶意软件行为具有相似性的特点进行研究,提出通过静态分析与动态运行程序相结合的方式度量软件行为的相似性。通过反编译和soot代码转换框架获取程序控制流图,利用行为子图匹配算法从静态方面对程序行为相似性进行度量;通过... 针对同家族恶意软件行为具有相似性的特点进行研究,提出通过静态分析与动态运行程序相结合的方式度量软件行为的相似性。通过反编译和soot代码转换框架获取程序控制流图,利用行为子图匹配算法从静态方面对程序行为相似性进行度量;通过自动化测试框架运行程序,利用文本无关压缩算法将捕获到的trace文件压缩后进行相似性度量。该检测方法综合静态检测执行效率高和动态检测准确率高的优点,提高了软件行为相似性度量的效率和准确率。实验分析表明,该检测技术能够准确度量程序之间行为的相似性,在准确率上相较于Androguard有大幅提升。 展开更多
关键词 ANDROID api调用 控制流图 子图匹配 系统调用 trace文件
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