[发明专利]恶意代码检测方法和装置

说明书

本发明涉及一种恶意代码检测方法和装置。上述方法包括：分别采集程序代码在行为过程中的静态特征信息和动态特征信息；根据静态特征信息建立静态特征向量，根据动态特征信息建立动态特征向量；通过恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测；其中恶意代码检测模型为利用支持向量机训练用于存储恶意程序样本和白色样本的规则库所得的检测模型；若在静态特征向量和动态特征向量中检测到恶意程序样本，则将所述程序代码判定为恶意代码。其在检测过程中，将恶意代码的装置调用序列和相对应的函数参数结合起来进行相应的判别分析，可以克服恶意代码流行的反调试技术，能实现对恶意代码的进程进行监控，有效提高了相应的检测效果。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种恶意代码检测方法和装置。

背景技术

计算机技术的迅速发展，给人们的经济、文化、政治、教育、医疗等行业带来了巨大影响变革，使人类生活发生了巨大的变化。与此同时，计算机领域也遭受恶意代码的困扰和侵害。面对错综复杂的网络环境与层出不穷复杂多变的恶意代码，传统恶意代码检测方案在面对恶意代码的反检测，反调试等技术手段时，缺乏灵活性，容易影响恶意代码的检测效果。

发明内容

基于此，有必要针对传统方案容易影响恶意代码检测效果的技术问题，提供一种恶意代码检测方法和装置。

一种恶意代码检测方法，包括如下步骤：

分别采集程序代码在行为过程中的静态特征信息和动态特征信息；

根据所述静态特征信息建立静态特征向量，根据所述动态特征信息建立动态特征向量；

通过预设的恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测；其中，所述恶意代码检测模型为利用支持向量机训练用于存储恶意程序样本和白色样本的规则库所得到的检测模型；

若在所述静态特征向量和动态特征向量中检测到恶意程序样本，则将所述程序代码判定为恶意代码。

一种恶意代码检测装置，包括：

采集模块，用于分别采集程序代码在行为过程中的静态特征信息和动态特征信息；

建立模块，用于根据所述静态特征信息建立静态特征向量，根据所述动态特征信息建立动态特征向量；

检测模块，用于通过预设的恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测；其中，所述恶意代码检测模型为利用支持向量机训练用于存储恶意程序样本和白色样本的规则库所得到的检测模型；

判定模块，用于若在所述静态特征向量和动态特征向量中检测到恶意程序样本，则将所述程序代码判定为恶意代码。

上述恶意代码检测方法和装置，可以在程序代码的行为过程中采集静态特征信息和动态特征信息，以建立静态特征向量和动态特征向量，再通过预设的恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测，以便进行恶意代码的检测，在上述检测过程中，可以利用恶意代码运行的动态行为特征，将恶意代码的装置调用序列和相对应的函数参数结合起来对程序行为特征进行相应的判别分析，可以克服恶意代码流行的反调试技术，能实现对恶意代码的进程进行监控，有效提高了相应的检测效果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的恶意代码检测方法的步骤。

上述计算机可读存储介质上存储的计算机程序，被处理器执行时可以实现如上所述的恶意代码检测方法，具有较高的恶意代码检测效果。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的恶意代码检测方法的步骤。