基于异质信息网络的恶意代码检测

恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测与分类。构建了FILE、API、DLL三类对象的4种元图,刻画了恶意代码HIN的网络模式。经过改进的随机游走策略,尽可能多地获取元图中对象节点的上下文信息,将其作为连续词包(CBOW)模型的输入,从而得到词向量的网络嵌入。通过投票方法改进主角度分析模型,得到多元图特征融合的分类结果。在仅可获得有限信息的情况下,大大提高了基于单元图特征的恶意样本分类准确率。