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An Enhanced Automated Signature Generation Algorithm for Polymorphic malware Detection

Journal of Electronic Science and Technology 2010年第2期8卷 114-121页

作者： Ke Tang Ming-Tian Zhou Zhi-Hong Zuo School of Computer Science and Engineering University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054 China

Polymorphic malware is a secure menace for application of computer network systems because hacker can evade detection and launch stealthy attacks. In this paper, a novel enhanced automated signature generation （EASG） algorithm to detect polymorphic malware is proposed. The EASG algorithm is composed of enhanced-expectation maximum algorithm and enhanced K-means clustering algorithm. In EASG algorithm, the fixed threshold value is replaced by the decision threshold of interval area. The false positive ratio can be controlled at low level, and the iterative operations and the execution time are effectively reduced. Moreover, the centroid updating is realized by application of similarity metric of Mahalanobis distance and incremental learning. Different malware group families are partitioned by the centroid updating.

关键词： Index Terms -Entropy false positive ratio Mahalanobis distance polymorphie malware signature generation.

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