基于函數(shù)調(diào)用圖比對的惡意代碼相似性分析技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、惡意代碼相似性分析是惡意代碼檢測、防范以及同源關(guān)系研究等領(lǐng)域里比較重要比較基礎(chǔ)的工作之一。惡意代碼的發(fā)展逐漸呈現(xiàn)出一種模塊高度復(fù)用、變種演變速度較快的特點，相似性分析就比較適合針對這樣的特點對惡意代碼進行更細致的離線分析。本文提出了一種惡意代碼相似性度量的方法，該方法基于函數(shù)調(diào)用圖，充分利用惡意代碼函數(shù)的指令序列信息和函數(shù)調(diào)用關(guān)系的結(jié)構(gòu)信息，通過計算函數(shù)調(diào)用圖之間的相似匹配和轉(zhuǎn)化成本來度量惡意代碼的相似性程度，最后對原型系統(tǒng)進行了設(shè)計和

2、實現(xiàn)。
　　本文利用IDA Pro反匯編工具對惡意代碼進行反匯編，采用IDC腳本編寫的插件對靜態(tài)特征中的函數(shù)指令序列和函數(shù)調(diào)用關(guān)系圖進行提取，并對相關(guān)信息進行標準化描述和存儲。考慮到惡意代碼指令序列的相似性比較與生物信息學(xué)中的基因序列比對存在著相似點，故采用雙序列比對算法來比較函數(shù)指令序列的相似程度。同時，利用鄰接矩陣計算函數(shù)調(diào)用關(guān)系的相似程度。在此基礎(chǔ)上，為參與比對的函數(shù)調(diào)用圖建立帶權(quán)的完全二分圖，將前面計算的兩個特征的相似性分

3、數(shù)結(jié)合起來作為圖中的對應(yīng)函數(shù)之間的邊的權(quán)值，利用完全二分圖的最大權(quán)匹配算法Kuhn-Munkres算法找出最佳匹配，算出該匹配的最大權(quán)值，并計算出兩圖進行相似轉(zhuǎn)化的最小匹配成本，以此度量惡意代碼樣本的相似性。借鑒生物信息學(xué)中構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹的方法，利用UPGMA法對樣本間的相似性分數(shù)進行層次聚類處理，構(gòu)建樣本集的聚合樹，計算并展現(xiàn)惡意代碼樣本間的相似關(guān)系。
　　函數(shù)調(diào)用圖是一種不容易受到代碼混淆等影響的結(jié)構(gòu)性特征，本文提出的基于函數(shù)