[发明专利]一种可移植可执行文件的聚类方法和装置无效

专利信息
申请号: 201210321468.1 申请日: 2012-09-03
公开(公告)号: CN103679012A 公开(公告)日: 2014-03-26
发明(设计)人: 杨宜;于涛;白子潘;崔精兵;吴家旭 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F21/56 分类号: G06F21/56
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 江崇玉
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 移植 可执行文件 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及网络通信领域,特别涉及一种可移植可执行文件的聚类方法和装置。

背景技术

随着互联网的发展,信息成爆炸式增长,计算机病毒、蠕虫、木马程序等计算机恶意程序流行的周期也越来越短,每日都会有大量的病毒危害用户的安全。由于大部分的病毒文件都是PE(Portable Executable,可移植可执行)文件格式,这些病毒PE文件虽然数量大,但是很多都具有相似特性,可以通过聚类对PE文件事先进行归类,这样有利于病毒的分析和查杀。

目前,对PE文件聚类方法主要分为两种:一种是传统的PE文件聚类方法,如k均值聚类、层次聚类等,首先提取PE文件的某些特征,然后根据提取的特征对两个PE文件进行相似性比对,再对相似的PE文件进行聚类;另一种是基于模糊哈希的PE文件聚类方法,又叫CTPH(Context Triggered Piecewise Hashing,基于内容分割的分片哈希算法),首先将PE文件分割成多个分片,然后对两个PE文件的分片进行比对,确定PE文件的相似性从而进行聚类。

在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:

第一种传统的PE文件聚类方法,对两个PE文件进行比对时,需要对所提取的特征进行对齐,由于PE文件差异性大,在进行对齐极为耗时,还需要对多个特征进行比对,计算复杂度很大,并且对新增数据进行增量聚类时,需要同时聚类原来数据,数据存储和处理的成本高;第二种基于模糊哈希的PE文件聚类方法,依赖于PE文件的分割,PE文件分割的起始位置以及分割的分片的大小,都会影响文件的哈希值,稳定性差,可比性差;并且没有触及PE文件的内在信息,使得很多病毒PE文件会通过修改自身结构产生变种,如增删比特等操作,结果将导致其模糊哈希值完全不同而无法聚类。

发明内容

为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种可移植可执行文件的聚类方法和装置。所述技术方案如下:

一方面,提供了一种可移植可执行文件的聚类方法,所述方法包括:

提取可移植可执行PE文件的特征;

根据所述PE文件的特征,生成与所述PE文件对应的PE文件标识;

根据所述PE文件标识,对所述PE文件进行聚类。

具体地,所述提取可移植可执行PE文件的特征之后,包括:

将提取的所述PE文件的特征组成PE文件特征集合;所述PE文件特征集合包括至少一个特征;

相应地,所述根据所述PE文件的特征,生成与所述PE文件对应的PE文件标识,包括:

根据所述PE文件特征集合,生成与所述PE文件对应的PE文件标识。

具体地,所述根据所述PE文件的特征,生成与所述PE文件对应的PE文件标识,包括:

当提取的所述PE文件的特征与其他PE文件的特征的相似度达到预设的阈值时,生成的所述PE文件的PE文件标识与其他所述PE文件的PE文件标识相同;

当提取的所述PE文件的特征与其他PE文件的特征的相似度未达到预设的阈值时,生成的所述PE文件的PE文件标识与其他所述PE文件的PE文件标识不同。

进一步地,当所述PE文件标识具体为数值标识时,所述方法包括:

当提取的所述PE文件的特征与其他所述PE文件的特征中有部分相同时,根据所述相同的特征的个数,确定所述PE文件生成的PE数值标识与其他所述PE文件生成的PE数值标识的差距。

具体地,所述根据所述PE文件标识,对所述PE文件进行聚类,包括:

将所述PE文件标识相同的所有的所述PE文件,划分为同一个类别;

对所述同一类别的所有的所述PE文件进行聚类,并用所述PE文件标识对所述同一类别的所有的所述PE文件进行标识。

另一方面,提供了一种可移植可执行文件的聚类装置,所述装置包括:

提取模块,用于提取可移植可执行PE文件的特征;

生成模块,用于根据所述PE文件的特征,生成与所述PE文件对应的PE文件标识;

聚类模块,用于根据所述PE文件标识,对所述PE文件进行聚类。

具体地,所述提取模块,用于提取可移植可执行PE文件的特征之后,将提取的所述PE文件的特征组成PE文件特征集合;所述PE文件特征集合包括至少一个特征;

相应地,所述生成模块,用于根据所述PE文件特征集合,生成与所述PE文件对应的PE文件标识。

具体地,所述生成模块,包括:

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