Malware Detection Using Semantic Features and Improved Chi-square,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Malware Detection Using Semantic Features and Improved Chi-square
並列篇名
Malware Detection Using Semantic Features and Improved Chi-square
作者 Seung-Tae HaSung-Sam HongMyung-Mook Han
英文摘要
As advances in information technology (IT) affect all areas in the world, cyber-attacks also continue to increase. Malware has been used for cyber attacks, and the number of new malware and variants tends to explode in these years, depending on its trendy types. In this study, we introduce semantic feature generation and new feature selection methods for improving the accuracy of malware detection based on API sequences to detect these new malware and variants. Therefore, one of the existing feature selection methods is chosen because it shows the best performance, and then it is improved to be suitable for malware detection. In addition, the improved feature selection method is verified by using the Reuter dataset. Finally, the actual API sequences are extracted from the given malware and benign, and the proposed feature generation and selection methods are used to generate a feature vector. The performance is verified through classification.
起訖頁 877-885
關鍵詞 API sequenceFeature selectionMalware detection
刊名 網際網路技術學刊  
期數 201805 (19:3期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.3966/160792642018051903023  複製DOI
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