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    • DETECTION OF GLOBAL METAMORPHIC MALWARE VARIANTS USING CONTROL AND DATA FLOW ANALYSIS
    • 使用控制和数据流分析检测全球元素恶意软件变量
    • US20120072988A1
    • 2012-03-22
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    • Hira Agrawal
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    • G06F12/14
    • G06F21/563G06F21/561G06F2221/033G06F2221/2123
    • Malware feature extraction derives semantic summaries of executable malware using global, inter-procedural program analysis techniques. A combination of global, inter-procedural program analysis techniques constructs semantic summaries of malware which automatically detect and discard any noise introduced by transformations and capture the essence of the underlying computations in a succinct form. This is achieved in two ways. First, global control flow analysis techniques are used to derive a high level representation of malware code that, for instance, removes the effects of subroutine calls. Second, global data flow analysis techniques are employed to detect and remove all spurious elements of malware that do not contribute towards its underlying computation, thereby preventing the resulting summaries from being “corrupted” with unnecessary, extraneous elements.
    • 恶意软件特征提取使用全局,程序间程序分析技术来导出可执行文件恶意软件的语义摘要。 全局,程序间程序分析技术的组合构建了恶意软件的语义摘要,可自动检测和丢弃由转换引入的任何噪声,并以简洁的形式捕获底层计算的实质。 这是通过两种方式实现的。 首先,使用全局控制流分析技术来导出恶意软件代码的高级表示,例如,消除子程序调用的影响。 第二,使用全局数据流分析技术来检测和删除恶意软件的所有虚假元素,这些元素对其底层计算没有贡献,从而防止所得到的摘要与不必要的外部元素“损坏”。