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Malware API Mining Based On MapReduce Technology
摘要
本論文結合Hadoop分散式資料系統和資料探勘技術，來找出Microsoft Window平台上惡意程式執行API的關聯性，目前的cuckoo sandbox是一個基於虛擬化環境所建立的惡意程式分析系統，可得知惡意程式執行的API(Application Programming Interface)，但在分析的結果被惡意程式所執行的部分API只是掩人耳目並非必要，若不考慮去除非必要性之惡意API將提高誤判率；且傳統的電腦系統，會因為分析的資料量大有著效率低落的問題，因此本論文提出將cuckoo sandbox對惡意程式分析之結果上傳至Hadoop 分散式資料系統，藉由MapReduce平行運算技術執行資料探勘演算法，提高分析效能，主要目的是要找出惡意程式經常使用的API集合，將API執行的關聯性(Associativity)和順序性(Sequence)列入判別是否為惡意程式的要素，並比對其它論文[17][18]分析惡意程式會執行那些API的實驗結果，得到本論文之方法能找出惡意程式經常會執行的API之關聯度較佳，且有較高的正確率。
延伸閱讀
- 邱偉志（2018）。Automated Malware Family Signature Generation based on Runtime API Call Sequence〔碩士論文，國立臺灣大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU201802357
- 賴弘哲（2010）。Exploiting and Evaluating MapReduce for Large-scale Graph Mining〔碩士論文，國立臺灣大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU.2010.00510
- 李家宏（2013）。Using MapReduce Framework for Mining Association Rules〔碩士論文，國立臺中科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6826/NUTC.2013.00124
- 伍銘基 (2014). Resource-Aware and Mismatch Controlling MapReduce Scheduler [master's thesis, National Tsing Hua University]. Airiti Library. https://doi.org/10.6843/NTHU.2014.00475
- Lee, N. Y., & Chiang, H. J. (2010). Malware Detection Method Based on Reverse Engineering. In 南台科技大學資訊管理學系 (Ed.), 數位教學暨資訊實務研討會 (pp. 16-26). 南台科技大學資訊管理學系. https://doi.org/10.29839/SWJX.201003.0016