针对隐匿高危勒索病毒攻击的检测 |
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作者姓名: | 陆庭辉 饶茜霖 薛质 施勇 |
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作者单位: | 1. 广东电网有限责任公司江门供电局;2. 上海交通大学 |
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摘 要: | 近年来,勒索病毒攻击事件频发,勒索病毒隐匿性逐渐增强,为勒索病毒检测及防御带来了新的挑战。通过对勒索病毒的快速检测与家族分类,可以更有效地保护企业信息安全。从电力系统的实际情况出发,构建了勒索病毒数据集,并采用动态分析的方法,利用沙盒获得各家族勒索病毒样本的行为信息,从动态行为分析报告中提取勒索病毒行为信息;再利用决策树、随机森林算法、卷积神经网络模型训练了勒索病毒检测器和勒索病毒家族分类器。测试结果表明,勒索病毒检测器检测准确率达到了97%,勒索病毒家族分类器分类准确率达到了94%。
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关 键 词: | 勒索病毒 家族分类 动态分析 自然语言处理 |
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