郝晨曦 方 勇

(四川大学信息安全研究所 成都 610065)



基于频谱分析的PDF文件恶意代码检测方法

郝晨曦 方 勇

(四川大学信息安全研究所 成都 610065)

(hcx3630@sina.com)

在对基于频谱分析的复合文档恶意代码检测方法研究的基础上，提出了一种基于机器学习的频谱分析PDF文件恶意代码检测方法，首先介绍了PDF文件恶意代码检测系统.并且在原有基础上进一步优化了改进后的实数序列FFT算法；通过从PDF文件储存结构中提取出全部字段的内容进行频谱变换，对变换后的频谱图进行分析，通过使用机器学习中的算法提取频谱图的特征属性，再根据机器学习后形成的算法对PDF文件是否感染恶意代码进行检测，最后，通过实验分析，验证了所用方法的正确性和有效性，并给出了整个系统的实现方案与检验结果数据.

便携式文档格式；恶意代码检测；频谱变换；机器学习；特征提取

便携式文档格式(portable document format, PDF)是由Adobe Systems用于与应用程序、操作系统、硬件无关的方式进行文件交换所发展出的文件格式.PDF文件因其文件格式在各个操作系统上的通用性、便捷性而被用户广泛使用.随着PDF文件的广泛使用，PDF文件成为许多网络攻击者攻击的目标，因此对PDF植入恶意代码的攻击技术和攻击方法也越来越多.存在PDF中的恶意代码多是跟随用户点击打开PDF文件自行启动，因此与其他类型恶意代码相比，这种攻击方式更加隐蔽，危害性更大.

纵观国内外有关PDF恶意代码检测的技术研究现状，在当前现状……