基于机器学习的网页木马识别方法研究

摘要：

　　网页木马程序的加壳和混淆机制使得静态分析遇到困难，而动态分析又有不能穷尽所有执行路径这一问题。文章提出了一种基于机器学习的网马识别方法，提取Url和网马场景的特征，并把Url打上类别标记，对训练数据进行分类模型建构并做了预测实验，取得了比较好的实验效果。

关键词： 网页木马程序 识别方法 病毒传播 机器学习

作者: 陈时敏 韩心慧

作者单位: 北京大学互联网安全技术北京市重点实验室,北京100871 北京大学互联网安全技术北京市重点实验室,北京100871;北京大学计算机科学技术研究所,北京100971

会议类型: 国内会议

会议名称: 第26次全国计算机安全学术交流会

会议地点: 武夷山

会议语种:中文

页码: 74-76

在线出版日期: 2011-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）