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基于API短序列的勒索软件早期检测方法

         

摘要

传统的勒索软件动态检测方法需要收集较长时间的软件行为,难以满足勒索软件及时检测的需求.本文从勒索软件及时检测的角度出发,提出了"勒索软件检测关键时间段(Critical Time Periods for Ransomware Detection,CTP)"的概念,并基于CTP的要求提出了一种基于应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)短序列的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method based on short API Sequence,REDMS).REDMS以软件在CTP内执行时所调用的API短序列为分析对象,通过n-gram模型和词频-逆文档频率算法对采集到的API短序列进行计算以生成特征向量,然后运用机器学习算法建立检测模型对勒索软件进行早期检测.实验结果显示,REDMS在API采集时段为前7s且使用随机森林算法时,分别能以98.2%、96.7%的准确率检测出已知和未知的勒索软件样本.

著录项

  • 来源
    《电子学报》 |2021年第3期|586-595|共10页
  • 作者单位

    贵州省公共大数据重点实验室 贵州大学计算机科学与技术学院 贵州贵阳 550025;

    贵州省公共大数据重点实验室 贵州大学计算机科学与技术学院 贵州贵阳 550025;

    贵州省公共大数据重点实验室 贵州大学计算机科学与技术学院 贵州贵阳 550025;

    贵州省公共大数据重点实验室 贵州大学计算机科学与技术学院 贵州贵阳 550025;

    贵州省公共大数据重点实验室 贵州大学计算机科学与技术学院 贵州贵阳 550025;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 安全保密;
  • 关键词

    勒索软件; 早期检测; 机器学习; 应用程序编程接口;

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