[00301857]一种基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201610821507.2
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
哈尔滨工程大学
进入空间
所在地：黑龙江哈尔滨市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明提供的是一种基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法。包括动行为依赖图构建、最大频繁子图挖掘和行为依赖图匹配三个部分。采用邻接矩阵存储行为依赖图，其中顶点间的数据关联边用1表示，控制关联边用2表示，无相应依赖边用0表示。最大频繁子图挖掘算法即SPIN‑MBDGM算法的主要思想是首先使用FFSM算法从行为依赖图集中得到频繁子树，然后通过添加候选数据关联边和控制关联边的扩展算法生成最大频繁子图。该方法的主要优点是从同一恶意代码家族所有的行为依赖图中挖掘最大公共部分，在不丢失特征信息的情况下减少特征库中行为依赖图的数量，从而提高识别速度。
摘要：本发明提供的是一种基于最大频繁子图挖掘的动态污点分析方法。包括动行为依赖图构建、最大频繁子图挖掘和行为依赖图匹配三个部分。采用邻接矩阵存储行为依赖图，其中顶点间的数据关联边用1表示，控制关联边用2表示，无相应依赖边用0表示。最大频繁子图挖掘算法即SPIN‑MBDGM算法的主要思想是首先使用FFSM算法从行为依赖图集中得到频繁子树，然后通过添加候选数据关联边和控制关联边的扩展算法生成最大频繁子图。该方法的主要优点是从同一恶意代码家族所有的行为依赖图中挖掘最大公共部分，在不丢失特征信息的情况下减少特征库中行为依赖图的数量，从而提高识别速度。
