基于分类的未知病毒检测方法研究

文章提出了一种以PE文件静态信息作为特征,通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件的相似度检测,无需运行PE文件即可判定是否为病毒。该方法可以克服病毒特征码扫描技术无法识别未知病毒的缺点,且相对于API序列检测方法免去了对文件进行脱壳等复杂操作,明显提高了检测速度。实验结果表明分类检测方法具有较好的准确性,有一定的应用价值。

基于分类的未知病毒检测方法研究

针对PE文件的静态信息,通过对未知病毒进行聚类分类分析,采用优化的初始聚类K-means算法,最终实现对病毒文件的相似度检测,无需运行PE文件即可判断其是否为病毒。该方法不仅克服了病毒特征码扫描无法识别未知病毒的缺点,而且相对于API序列检测方法免去了对文件进行脱壳等复杂操作,显著提高了检测速度。实验结果表明分类检测方法具有较好的准确性,有一定的应用价值。