【摘 要】
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在当前复杂网络环境下,恶意代码通过各种方式快速传播,入侵用户终端设备或网络设备、非法窃取用户隐私数据,对网络和互联网用户造成了严重的安全威胁.传统检测方法难以检测未
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京建筑大学电气与信息工程学院,北京邮电大学网络技术研究院,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB0803604,2018YFB0804704）;国家自然科学基金项目（U1736218,61672086）~~
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在当前复杂网络环境下,恶意代码通过各种方式快速传播,入侵用户终端设备或网络设备、非法窃取用户隐私数据,对网络和互联网用户造成了严重的安全威胁.传统检测方法难以检测未知恶意代码,而恶意代码变体的多样性和庞大数量也对未知恶意代码检测构成了巨大挑战.提出了一种无监督的恶意代码识别方法,通过分析反汇编PE文件给出汇编指令标准化规则,结合潜在狄立克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)获得汇编指令中潜在的“文档主题”、“主题词”的分布.再以“主题分布”构造恶意样本特征,产生一个全新
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