انت هنا الان : شبكة جامعة بابل > القسم الاعلامي من الشبكة > الرئيسية


كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش البرامج الضارة باستخدام الأنماط المتكررة


تاريخ النشر : 28/02/2019
عدد مشاهدات هذا الموضوع : 169
تم نشر الموضوع بواسطة : ندى موسى الرماحي

ناقشت أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات (الكشف عن البرامج الضارة باستخدام التنقيب عن الأنماط المتكررة)، للباحث نوفل تركي عبيس، بإشراف الدكتور وسام سمير بهية.واقترحت الدراسة طريقة جديدة للكشف عن البرامج الضارة، وقد تم استخدام ميزات من البرامج الضارة في الكشف .

وتم توظيف اقتراح الكشف عن السلوك القائم للكشف عن البرامج الضارة، ويحدد الاقتراح استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات الضارة ( API ) بين تسلسل استدعاءات التي تم إجراؤها بواسطة تطبيق مشتبه به يعتمد الأمر في الغالب على قياس التشابه بين استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات المشتبه بها مع مجموعة من استدعاءات المحددة مسبقا التي تم جمعها من التطبيقات العادية والبرامج الضارة باستخدام أساليب التعدين .

               

وبينت الدراسة أن أنظمة الكشف عن البرامج الضارة تعتبر الأدوات في الدفاع ضد البرامج الضارة ويستخدم كود البرامج الضارة تقنيات تحويل الكود (المتحولة، والتعدية، والتعبئة) لتوفير تنويعات جديدة من برامجهم الخبيثة لجعل الكشف عن البرامج الضارة أكثر صعوبة، وتكشف هذه الأطروحة أيضا عن هذه الأنواع من المتغيرات، وتم تصميم هذه الأطروحة لتقديم منهجية جديدة لتحليل وكشف سلوك العديد من البرامج الضارة لتقليل الإنذار الكاذب ( F A ) الذي سيزيد من معدل الدقة ( ACC ) للتصنيف.

واستنتجت الدراسة أن أفضل خوارزمية الكشف يتم تحقيقها باستخدام الكشف المعدلة K-means في هذه الخوارزمية كانت الدقة الكلية لـ csdmc 2010  هي 98.8 % ، وكان معدل الإنذار الخاطئ 0.081 % ، وكان معدل الاكتشاف 99.029 % في وقت فعال ( اقل من 5 ثوان ) في حين إن الدقة الإجمالية في مجموعة بيانات APIMDS كانت 99 فان معدل الإنذار الكاذب كان = 0  % وكان معدل الاكتشاف 99.09  % في وقت فعال .

رافع عبد القادر


اهم الاعلانات الرسمية في موقع الجامعة