基于机器学习的恶意PNG图像识别方法

为避免网络病毒借助便携式网络图形(Portable Network Graphics,PNG)传播恶意代码,应用机器学习技术,提出一套行之有效的恶意PNG图像识别方法。该识别方法采用动态分析的方式,评估PNG图像和加载器行为,同时结合基于传统调用特征的机器学习算法,分类并识别恶意PNG图像。结果表明,提出的恶意PNG图像识别方法具有较高的可靠性和可行性,可以保证对多种恶意PNG图像的识别效果,还能避免用户隐写处理健康图像信息,完全符合图像水印隐秘传输应用需求。