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一种改进的恶意PDF文档静态检测方案 被引量：6
1
作者 孙本阳 王轶骏 薛质 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第3期308-313,共6页
随着PDF文件的使用日益广泛,恶意的PDF文档不断涌现。现有的恶意PDF文档的检测方案有一定的缺陷,静态检测的准确度较低并且易混淆。提出一种基于改进的N-gram文本提取机制和增强的单一类别支持向量机的机器学习模型的静态检测方案。实... 随着PDF文件的使用日益广泛,恶意的PDF文档不断涌现。现有的恶意PDF文档的检测方案有一定的缺陷,静态检测的准确度较低并且易混淆。提出一种基于改进的N-gram文本提取机制和增强的单一类别支持向量机的机器学习模型的静态检测方案。实验结果表明,该方案提高了静态检测方案的准确率,增加了一定的功能性和扩展性。 展开更多
关键词 恶意pdf文档 静态检测 单一类别支持向量机
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基于混合特征的恶意PDF文档检测 被引量：5
2
作者 杜学绘 林杨东 孙奕 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期118-128,共11页
针对现有恶意PDF文档在检测方案存在特征顽健性差、易被逃避检测等问题,提出了一种基于混合特征的恶意PDF文档检测方法,采用动静态混合分析技术从文档中提取出其常规信息、结构信息以及API调用信息,并基于K-means算法设计了特征提取方法... 针对现有恶意PDF文档在检测方案存在特征顽健性差、易被逃避检测等问题,提出了一种基于混合特征的恶意PDF文档检测方法,采用动静态混合分析技术从文档中提取出其常规信息、结构信息以及API调用信息,并基于K-means算法设计了特征提取方法,聚合出表征文档安全性的核心混合特征,从而提高了特征的顽健性。在此基础上,利用随机森林算法构建分类器并设计实验,对所提方案的检测性能以及抵抗模拟攻击的能力进行了探讨。 展开更多
关键词 恶意pdf文档 混合特征 机器学习 检测
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针对JavaScript攻击的恶意PDF文档检测技术研究 被引量：4
3
作者 胡江 周安民 《现代计算机》 2016年第1期36-40,共5页
当今社会,便携式文档(PDF)已经成为恶意代码传播的主要载体,而90%的恶意PDF样本都是基于Java Script攻击的。因此针对Java Script攻击的恶意样本检测是非常有必要的。介绍PDF的结构,以及常见的嵌入Java Script的恶意PDF文档攻击手段,在... 当今社会,便携式文档(PDF)已经成为恶意代码传播的主要载体,而90%的恶意PDF样本都是基于Java Script攻击的。因此针对Java Script攻击的恶意样本检测是非常有必要的。介绍PDF的结构,以及常见的嵌入Java Script的恶意PDF文档攻击手段,在此基础上,提出一种基于Java Script攻击的恶意PDF文档检测方法,并实现基于该方法的检测系统,主要包括PDF文档格式深入解析模块、Java Script代码定位与提取模块、恶意特征提取模块。实验表明该系统能有效检测PDF恶意文档。 展开更多
关键词 恶意pdf文档 JAVASCRIPT代码 静态检测 特征提取
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基于特征集聚和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法 被引量：3
4
作者 俞远哲 王金双 邹霞 《信息技术与网络安全》 2021年第8期35-41,共7页
针对现有恶意PDF文档检测方法存在特征维度高、数据集样本少导致模型欠拟合等问题,提出了一种基于特征集聚和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法。该方法以词袋模型为基础,从PDF文档中提取常规特征和结构特征。然后以合并后特征簇最小... 针对现有恶意PDF文档检测方法存在特征维度高、数据集样本少导致模型欠拟合等问题,提出了一种基于特征集聚和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法。该方法以词袋模型为基础,从PDF文档中提取常规特征和结构特征。然后以合并后特征簇最小方差为目标,使用Ward最小方差聚类方法实现特征集聚。最后,将聚合特征送入卷积神经网络分类模型进行训练。根据不同聚合特征数下模型性能的好坏,确定最优的聚合特征数。实验结果表明,该方法降低了特征维度,提升了模型的召回率,缓解了模型的欠拟合问题。纵向比较来看,在不同的良性样本和恶意样本比例下,遍历得到最优的聚合特征数,召回率平均提升了53%,F-score平均提升了0.44,运行时间平均缩短了27%;与PJScan、PDFrate、Luxor 3种检测工具横向相比,检测的综合性能平均提升了5%。 展开更多
关键词 恶意pdf文档 特征集聚 静态检测 卷积神经网络
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一种双向采样的恶意PDF文档检测方法 被引量：2
5
作者 李睿 杨淑群 张新宇 《软件导刊》 2022年第5期67-72,共6页
随着信息化发展,PDF文档以其良好的特性,成为日常流行的数据交换文件格式,也成为APT攻击事件中常被利用的文件载体。现有的恶意PDF文档检测方法往往采用平衡样本数据集进行评估,但真实环境中恶意文档数量远少于良性文档,因此在样本分类... 随着信息化发展,PDF文档以其良好的特性,成为日常流行的数据交换文件格式,也成为APT攻击事件中常被利用的文件载体。现有的恶意PDF文档检测方法往往采用平衡样本数据集进行评估,但真实环境中恶意文档数量远少于良性文档,因此在样本分类不均衡情况下,提出KM-TBSMOTE双向采样法的恶意PDF文档检测方法。基于BSMOTE算法,利用生成的过渡样本合成新样本,给出TBSMOTE算法,提高负样本比例。利用K-Means算法进行良性PDF文档样本欠采样,结合TBSMOTE算法,使样本分类达到均衡状态。最后采用随机森林方法进行恶意性检测。实验表明,该方法在不均衡PDF样本集上检测效果良好,综合评价指标F1达98.98%,召回率98.91%,误检率0.026%。与传统BSMOTE过采样方法相比,评价指标F1提高1.39%,召回率提高1.96%,误检率降低0.048%。基于KM-TB⁃SMOTE双向采样的恶意PDF文档检测方法能够有效解决样本分类不均衡对分类模型的影响,提高检测效果,适用于现实环境中的PDF文档恶意性检测。 展开更多
关键词 恶意pdf 文档检测 APT攻击 不均衡数据 双向采样
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一种基于复合特征的恶意PDF检测方法 被引量：2
6
作者 李国 黄永健 +2 位作者 王静 徐俊洁 王鹏 《现代电子技术》 北大核心 2020年第2期45-48,52,共5页
为了提高特征有效性和扩大检测范围,提出在提取PDF文件的恶意结构特征的基础上再提取JavaScript的恶意特征;为了减少检测时间,提出在特征提取前,增加基于信息熵差异的预检测过程。先利用恶意PDF和良性PDF的信息熵差异筛选出可疑PDF文件... 为了提高特征有效性和扩大检测范围,提出在提取PDF文件的恶意结构特征的基础上再提取JavaScript的恶意特征;为了减少检测时间,提出在特征提取前,增加基于信息熵差异的预检测过程。先利用恶意PDF和良性PDF的信息熵差异筛选出可疑PDF文件和良性PDF文件;然后在检测过程中,提取可疑PDF文件的结构和JavaScript特征;再利用C5.0决策树算法进行分类;最后,通过实验检测,验证了提出的方法对恶意PDF文件检测有效。实验结果表明,与PJScan,PDFMS等模型做对比,该方法检测率比PJScan高27.79%,时间消耗低390 s,误检率比PDFMS低0.7%,时间消耗低473 s,综合性能更优。 展开更多
关键词 恶意pdf文档 文档检测 文件筛选 文件特征提取 信息熵预检 实验验证
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基于SVM的恶意PDF检测研究 被引量：2
7
作者 李涛 《现代计算机（中旬刊）》 2018年第3期117-120,共4页
近年来,随着PDF的广泛应用,它的安全性也受到很大的威胁,它出现在APT攻击、钓鱼攻击中越来越频繁。通过提取恶意PDF中的Java Script代码特征向量,提出一种基于支持向量机的机器学习静态检测模型。从实验结果显示达到预期效果。
关键词 机器学习 恶意pdf文档 单一类别支持向量机 恶意软件检测
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恶意PDF检测中的特征工程研究与改进 被引量：1
8
作者 黄娜 何泾沙 吴亚飈 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期766-773,共8页
在基于机器学习的恶意PDF检测中,现有特征容易引起混淆或逃逸。为了提高特征的准确性和鲁棒性,在现有方法的基础上研究和改进特征提取方法,结合内容特征、结构特征以及逻辑树的间接结构特征,通过分析特征重要性进行特征选择,最后应用分... 在基于机器学习的恶意PDF检测中,现有特征容易引起混淆或逃逸。为了提高特征的准确性和鲁棒性,在现有方法的基础上研究和改进特征提取方法,结合内容特征、结构特征以及逻辑树的间接结构特征,通过分析特征重要性进行特征选择,最后应用分类算法实现恶意PDF检测。结构特征包括多个高频次叶子节点数量;内容特征包括元数据特征、字节熵值、流字节比例等特征。收集实验数据集,提取特征并分析,最终选择出58维特征,使用LightGBM算法训练梯度提升决策树模型,测试准确率为99.9%,优于其他方法。另外,模拟攻击部分样本的特征,生成对抗样本,检测准确率同样达到99.2%。 展开更多
关键词 内容特征 DOM树 梯度提升决策树 恶意pdf检测 结构特征
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基于机器学习算法的恶意PDF检测模型 被引量：1
9
作者 苟孟洛 《计算机安全》 2014年第5期12-13,18,共3页
随着互联网的高速发展和办公自动化的日益普及,PDF(portable document format)文件已经成为全球电子文档分发的开放式标准,由于PDF文档的高实用性和普遍适应性,使其成为有针对性钓鱼攻击的有效载体。恶意代码对计算机的严重破坏性,检测... 随着互联网的高速发展和办公自动化的日益普及,PDF(portable document format)文件已经成为全球电子文档分发的开放式标准,由于PDF文档的高实用性和普遍适应性,使其成为有针对性钓鱼攻击的有效载体。恶意代码对计算机的严重破坏性,检测和防止含有恶意代码的PDF文档已日益成为计算机安全领域的重要目标。通过从文档中提取特征数据,提出了一个基于机器学习算法的恶意PDF检测框架[1],最后并通过实验验证了其检测模型的有效性。 展开更多
关键词 恶意pdf 特征提取 机器学习 检测
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