آمار
| تعداد نشریات | 36 |
| تعداد شماره‌ها | 1,192 |
| تعداد مقالات | 8,579 |
| تعداد مشاهده مقاله | 6,988,687 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,032,530 |
ارائه یک روش تشخیص بدافزار مبتنی بر تحلیل ایستای ساختار PE | ||
| علوم و فناوریهای پدافند نوین | ||
| مقاله 4، دوره 5، شماره 3 - شماره پیاپی 17، مهر 1393، صفحه 187-201 اصل مقاله (9.4 M) | ||
| نویسندگان | ||
| دانیال جواهری* 1؛ سعید پارسا2 | ||
| 1دانشگاه آزاد اسلامی واحد بروجرد | ||
| 2دانشگاه علم و صنعت ایران | ||
| تاریخ دریافت: 10 بهمن 1397، تاریخ بازنگری: 06 مرداد 1403، تاریخ پذیرش: 10 بهمن 1397 | ||
| چکیده | ||
| این مقاله ضمن معرفی و مقایسه روشهای تشخیص بدافزار و خانواده های مختلف بدافزارها، یک روش جدید و کارا جهت تشخیص بدافزارها با استفاده از تحلیل ایستا ارائه می کند. این تحلیل مبتنی بر بررسی ساختار فایل های اجرایی PE است. روش پیشنهادی با بررسی و مطالعه دقیق سرآیند بدافزارها و فایلها بیخطر، خواصی از ساختار فایل های اجرایی مانند تعداد، اندازه و نام قسمتها، نام توابع و کتابخانه های موجود در جداول IAT و EAT، نقطه شروع و میزان آنتروپی را برای تشخیص و تفکیک بدافزارها و فایل های بی خطر پیشنهاد می کند. خواص مذکور با انتصاب امتیازات مثبت و منفی میزان بدخیم یا خوش خیم بودن یک فایل ناشناس را بر اساس فرمول های روش پیشنهادی تعیین می کنند. با انجام دادهکاوی در حجم انبوهی شامل 15000 نمونه بدافزار و 13500 فایل بی خطر خواص پیشنهاد شده استخراج و با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین مدلی هوشمند برای تشخیص و خوشه بندی بدافزار مبتنی بر تولید قانون آموزش داده شده است. روش پیشنهادی این مقاله بدافزارها را در 5 خانواده و فایلهای بیخطر را در 2 خانواده خوشه بندی می کند. این مقاله در پایان دقت روش پیشنهادی را در تشخیص و خوشه بندی بدافزارها و فایل های بی خطر ارزیابی کرده و نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند با دقت بیش از 95 درصد بدافزاها را تشخیص داده و خوشهبندی نماید و از این حیث با روشهای پیشین مقایسه شده و در جایگاه دوم قرار می گیرد. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| تشخیص بدافزار؛ ساختار PE؛ تحلیل ایستا؛ سرآیند بدافزار؛ دادهکاوی؛ تحلیل رفتاری؛ یادگیری ماشین | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| A Malware Detection Method Based on Static Analysis of PE Structure | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Danial Javaheri1؛ Saeed Parsa2 | ||
| چکیده [English] | ||
| This article study and compare malware families and malware detection methods and propose a new and efficient method for malware detection by static analysis. Proposed method based on PE Structure of executable files. Our method propose some new feathers such as quantity, name and size of sections, name of system calls and their libraries in IAT and EAT table, entry point and entropy for detection and distinguishes malwares and benign files by observing and exploring PE structure and header of mentioned files very deeply. These feathers can assign positive and negative point to determine malignant or benign rate of an unknown executable file by formulas of proposed method. We extract these features by doing data-mining on a large scale consist near 15000 malwares and 13500 benign files and used machine learning techniques for train and learn an intelligent rule base model for malware detection. Proposed method of this article cluster malwares in 5 and benign files in 2 families. This article evaluate accuracy of proposed method in detection and clustering malware and benign files and indicate that proposed method can detect and cluster malwares by more than 95 percent in accuracy and compete with other methods and get second ranked. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| Malware Detection, PE Structure, Static Analysis, Virus Header, Data Mining, Behavioral Analysis, Machine Learning | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 425 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 417 |
||