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申请/专利权人：中国人民大学
摘要：本发明涉及一种恶意软件隐藏行为检测方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：反汇编目标恶意软件并构建其控制流图，生成有向图；根据有向图分析得到若干定值‑引用预测关系，并生成路径模式；根据生成的路径模式强制执行目标恶意软件，并记录目标恶意软件在该次执行时所表现的行为；分析该次执行的内存访问操作并对有向图进行更新，同时根据更新后的有向图预测并纠正定值‑引用预测关系；判断当前是否达到预设的资源瓶颈，若没有则返回继续生成路径模式，否则结束，并输出检测到的所有行为。本发明可以广泛应用于恶意软件分析研究领域。
主权项：1.一种恶意软件隐藏行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1反汇编目标恶意软件并构建其控制流图，生成有向图G；2根据有向图G分析得到若干定值-引用预测关系，并生成路径模式p；3根据生成的路径模式p强制执行目标恶意软件，并记录目标恶意软件在该次执行时所表现的行为；4分析该次执行的内存访问操作并对步骤1中的有向图G进行更新，同时根据更新后的有向图G预测并纠正步骤2中的定值-引用预测关系；5判断当前是否达到预设的资源瓶颈，若没有则返回步骤2，否则结束，并输出检测到的所有行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民大学 一种恶意软件隐藏行为检测方法、系统、设备和存储介质
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