改进指纹和LSC加权的恶意程序代码相似度估计算法

恶意程序代码的相似度估计是恶意程序代码分析和检测的重要研究内容。现有的方法主要是对恶意程序代码进行属性计算或结构度量,但由于恶意程序代码结构的灵活性和恶意程序代码的伪装、恶意程序代码的相似度较难度量。提出了改进指纹和LSC加权的恶意程序代码相似度估计算法。该算法首先对恶意程序代码进行函数作用域划分和标准化预处理,然后对其进行字串序列化,利用改进的指纹相似度来对恶意程序代码的相似度进行度量;同时结合最大公共字串匹配算法进行结构度量,并对其相似度计算结果进行加权,对恶意程序代码结构的相似度进行综合估计。实验以C语言结构的程序代码为例,利用折半查找算法生成恶意程序代码测试数据集进行算法有效性验证。仿真证明该算法具有较好的恶意程序代码相似度估算精度。