一种基于混合学习的恶意代码检测方法

近年来,自动化沙箱被广泛部署并应用于恶意代码分析与检测,然而随着恶意代码数量的激增和抗分析能力的增强,如何有效应对海量恶意代码分析任务,提高沙箱系统分析效率,是增强网络安全防御能力的一个重要研究方向.本文利用不同学习方式以及恶意代码动、静态特征的特点,提出了一种基于混合学习模型的恶意代码检测方法,分别提取恶意代码的静态...     

四分之一超导谐振腔的仿真对比

超导量子电路已成为实现量子计算机的主流技术路线之一,其中四分之一波长超导谐振腔主要用于读取量子比特的状态信息,是实现超导量子电路的关键器件.本文设计了四分之一波长超导谐振腔,利用两种电磁仿真算法(有限元法以及矩量法),对超导谐振腔的传输特性进行建模仿真验证.制备出了设计的超导谐振腔样品,在20±5 mK的低温环境下对其传输特性进行测量.通过仿真结果与设计值和实测值进行对比研究,发现基于矩量法的sonnet软件在仿真准确性、仿真速率以及资源消耗等方面都优于基于有限元法的HFSS软件.同时研究了谐振腔之间的串扰对仿真精度的影响,当谐振腔数目不多时,其相互之间串扰的影响几乎可以忽略.     

基于代码进化的恶意代码沙箱规避检测技术研究

为了对抗恶意代码的沙箱规避行为,提高恶意代码的分析效率,该文提出基于代码进化的恶意代码沙箱规避检测技术。提取恶意代码的静态语义信息和动态运行时信息,利用沙箱规避行为在代码进化过程中所产生的动静态语义上的差异,设计了基于相似度差异的判定算法。在7个实际恶意家族中共检测出240个具有沙箱规避行为的恶意样本,相比于JOE分析系统,准确率提高了12.5%,同时将误报率降低到1%,其验证了该文方法的正确性和有效性。

     

基于Grid Of Tries的无冲突多维IP分类算法

快速IP分类算法是提高网络设备性能的关键，无冲突规则集则是正确进行IP报文分类的前提和保证、本文首先形式化描述了IP分类算法和规则冲突问题，介绍了常用的IP分类算法及冲突解决策略，并提出了一种基于Grid Of Tries的无冲突多维IP分类算法，解决了规则集中存在冲突的问题，最后对该算法进行了性能分析和展望。