它也能够检测出那些加过壳或加过密的恶意代码。
4结语
本文将专家系统应用到主机恶意代码检测中,检测时主 要根据知识库中的可疑行为特征进行推理检测。本文研究表 明,可疑行为可作为检测未知恶意代码的特征,即使是不同 的恶意程序,例如木马,它们也有相似的行为,将这些行为 表示成规则的形式,即可进行推理检测。根据实验,本文系 统可以检测采用了底层技术的恶意代码,如RootI【it,以及 加过壳或加过密的恶意代码,而且其检测率比一些知名的反 病毒工具的检测率要高。但该方法的缺点是只能够检测正在
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运行的恶意代码,对处于不活动状态的恶意代码无能为力。
参考文献
【1】Preda M D,Christodorescu M,Jha S,et aL A
Semantics—Ba∞d Approach tO Malware DetectiOn
【J】.PoPL’07 January l 7一19,2007,Nice,France.
【2】szor Peter.The Art of Computer Viru8 Re∞arch and Defence【s】.AddiS0n Wesley Pro触潞ional,lSBN O一32l一30454—3,February 2005,Chapter l 1.
【3】FRANS VELDMAN,Why Do We Need HeLlristics
【C】.Virus BuUetin Conference,1995:XI—XV.
【4】What is CLIPS【EB/oL】.http://clips九工les.source—
forge.net/WhatIsCLIPS.ht皿.岱