电子信息技术

本发明公开了一种恶意代码行为特征提取方法，包括如下步骤：S1、根据恶意代码执行信息的不同，设定对应的行为特征，建立代码执行信息与行为特征一一对应的数学模型；S2、通过虚拟执行器进行恶意代码的运行，提取恶意代码的执行信息，该执行信息包括执行指令序列和行为序列；S3、以获取的代码执行信息为数据模型的输入量，得到恶意代码的行为特征数据。本发明基于恶意代码的执行信息通过数学模型进行其特征数据的获取，准确率较高；同时可以对恶意代码行为进行仿真分析，实现各目标参数的获取。

随着计算机在各领域应用的日益广泛，恶意代码已成为当前互联网和计算机安全的主要威胁之一，恶意代码检测成为软件及系统安全的重要问题。随着计算机技术的不断发展，恶意代码呈现出传播速度快、感染能力强、破坏力大的特点，造成越来越严重的安全影响甚至经济损失。随着恶意代码技术的发展，其利用混淆技术以及隐藏技术，可在短时间内产生大量变种，传统的基于代码特征的特征提取和匹配方法已无法对其进行有效防护。因此，提高恶意代码特征提取的准确性和所提取特征的适应性成为当前亟待解决的问题。

基于恶意代码的执行信息通过数学模型进行其特征数据的获取，准确率较高；同时可以对恶意代码行为进行仿真分析，实现各目标参数的获取。