基于行为特征的PowerShell恶意代码检测模型
雷鑫焱1
高见2
王凯悦1
1.中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 1000382.中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038;安全防范与风险评估公安部重点实验室 北京 102623
摘要：随着网络攻击技术的发展,PowerShell恶意代码被广泛应用于无文件攻击中.为了有效检测PowerShell恶意代码,提出一种基于行为特征的PowerShell恶意代码检测模型.首先,通过搭建CAPE沙箱运行分析PowerShell脚本提取API序列.随后,使用一维卷积层提取获取API序列的短距离依赖关系,在应用Bi-LSTM获取API序列之间的时序依赖关系后,利用Transformer编码器捕获序列间的长距离依赖和全局关系.最后,使用全连接层实现恶意性检测.实验结果表明,模型能够有效检测PowerShell恶意代码.
关键词：PowerShell恶意代码检测动态分析API序列深度学习
论文发表日期：2024-04-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 58-61 )