| 混淆恶意JavaScript代码的多特征检测识别与分析 |
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| 引用本文： | 邓旭,赵连军,曲文鹏.混淆恶意JavaScript代码的多特征检测识别与分析[J].智能计算机与应用,2018(4):42-47. |
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| 作者姓名： | 邓旭 赵连军 曲文鹏 |
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| 作者单位： | 山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博,255049 |
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| 摘 要： | JavaScript目前已经成为交互式网页和动态网页中一项广泛采用的技术,恶意的JavaScript代码也变得活跃起来,已经被当作基于网页的一种攻击手段.通过对大量JavaScript恶意代码的研究,对混淆恶意JavaScript代码进行特征提取与归类,从基于属性特征、基于重定向特征、基于可疑关键词特征、基于混淆特征四大类中总共提取了82个特征,其中47个是四大类中的新特征.从真实环境中收集了总数为5525份JavaScript正常与混淆的恶意代码用于训练与测试,利用多种有监督的机器学习算法通过异常检测模式来评估数据集.实验结果表明,通过引入新的特征,所有分类器的检测率较未引入新特征相比有所提升,并且误检率(False Negative Rate)有所下降.
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| 关 键 词： | 机器学习 恶意代码 异常检测 混淆 JavaScript |
Multi-feature detection identification and analysis of obfuscated malicious JavaScript code |
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| DENG Xu,ZHAO Lianjun,QU Wenpeng.Multi-feature detection identification and analysis of obfuscated malicious JavaScript code[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2018(4):42-47. |
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| Authors: | DENG Xu ZHAO Lianjun QU Wenpeng |
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