为深入分析恶意代码高层行为之间的逻辑关系,剖析恶意代码的工作机制,针对现有的基于语义的行为分析方法无法进一步抽象出更高层语义行为以及挖掘之间逻辑关系的缺陷,文中以行为事件为研究对象,提出了一种基于语义分析的恶意代码攻击图...为深入分析恶意代码高层行为之间的逻辑关系,剖析恶意代码的工作机制,针对现有的基于语义的行为分析方法无法进一步抽象出更高层语义行为以及挖掘之间逻辑关系的缺陷,文中以行为事件为研究对象,提出了一种基于语义分析的恶意代码攻击图生成方法。首先,借助MITRE ATT&CK模型,设计了一种新的恶意代码行为分析模型——m-ATT&CK(Malware-Adversarial Tactics,Techniques,and Common Knowledges),该模型由恶意代码、行为事件、攻击战术及其之间的联系构成;然后,提出了基于F-MWTO(Fuzzy Method of Window Then Occurrence)的近似模式匹配行为映射算法,实现了恶意代码行为信息到m-ATT&CK模型的映射,并构建了隐马尔可夫模型挖掘攻击战术序列;最后,定义了恶意代码语义级攻击图并设计了其生成算法,结合已识别出的行为事件,还原恶意代码高层行为的上下文语义信息,生成恶意代码语义级攻击图。实验结果表明,基于以上方法得到的语义级攻击图能够清晰地展现恶意代码的工作机制以及攻击意图。展开更多
【目的】揭示实验规程过程级语义表示研究进展,发现尚需解决的关键研究问题,探究发展趋势。【文献范围】使用相关主题词在Web of Science、arXiv、Engineering Village、中国知网、万方、维普中检索筛选出76篇文献,并参考知名实验规程...【目的】揭示实验规程过程级语义表示研究进展,发现尚需解决的关键研究问题,探究发展趋势。【文献范围】使用相关主题词在Web of Science、arXiv、Engineering Village、中国知网、万方、维普中检索筛选出76篇文献,并参考知名实验规程专业期刊的提交要求和评审原则文档。【方法】在界定实验规程及其过程级语义表示相关概念基础上,从过程级语义表示方法、表示要素抽取方法以及相关表示数据应用三方面进行分析评述。【结果】实验规程的过程级语义表示研究整体处于发展初期,表示方法中表示框架尚未统一、表示要素各异,从以自然语言编写为主的实验规程中自动抽取过程级语义表示要素难度较大、效果一般,过程级语义表示的实验规程数据已在部分方向开展应用研究,整体可提升空间较大。【局限】未详细阐述面向表示要素自动抽取技术细节及数据应用方法过程。【结论】未来应融合各类表示方法的优势以探索构建包含较完整要素的统一表示框架,探索基于先进智能技术的表示要素自动抽取方法研究,探索使用过程级语义表示的实验数据开展广泛应用研究。展开更多
文摘为深入分析恶意代码高层行为之间的逻辑关系,剖析恶意代码的工作机制,针对现有的基于语义的行为分析方法无法进一步抽象出更高层语义行为以及挖掘之间逻辑关系的缺陷,文中以行为事件为研究对象,提出了一种基于语义分析的恶意代码攻击图生成方法。首先,借助MITRE ATT&CK模型,设计了一种新的恶意代码行为分析模型——m-ATT&CK(Malware-Adversarial Tactics,Techniques,and Common Knowledges),该模型由恶意代码、行为事件、攻击战术及其之间的联系构成;然后,提出了基于F-MWTO(Fuzzy Method of Window Then Occurrence)的近似模式匹配行为映射算法,实现了恶意代码行为信息到m-ATT&CK模型的映射,并构建了隐马尔可夫模型挖掘攻击战术序列;最后,定义了恶意代码语义级攻击图并设计了其生成算法,结合已识别出的行为事件,还原恶意代码高层行为的上下文语义信息,生成恶意代码语义级攻击图。实验结果表明,基于以上方法得到的语义级攻击图能够清晰地展现恶意代码的工作机制以及攻击意图。
文摘【目的】揭示实验规程过程级语义表示研究进展,发现尚需解决的关键研究问题,探究发展趋势。【文献范围】使用相关主题词在Web of Science、arXiv、Engineering Village、中国知网、万方、维普中检索筛选出76篇文献,并参考知名实验规程专业期刊的提交要求和评审原则文档。【方法】在界定实验规程及其过程级语义表示相关概念基础上,从过程级语义表示方法、表示要素抽取方法以及相关表示数据应用三方面进行分析评述。【结果】实验规程的过程级语义表示研究整体处于发展初期,表示方法中表示框架尚未统一、表示要素各异,从以自然语言编写为主的实验规程中自动抽取过程级语义表示要素难度较大、效果一般,过程级语义表示的实验规程数据已在部分方向开展应用研究,整体可提升空间较大。【局限】未详细阐述面向表示要素自动抽取技术细节及数据应用方法过程。【结论】未来应融合各类表示方法的优势以探索构建包含较完整要素的统一表示框架,探索基于先进智能技术的表示要素自动抽取方法研究,探索使用过程级语义表示的实验数据开展广泛应用研究。
