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Identifying Authorship in Malicious Binaries: Features, Challenges & Datasets

计算机科学 恶意软件 出版 钥匙(锁) 作者归属 归属 数据科学 计算机安全 领域(数学分析) 恶意软件分析 情报检索 万维网 数据挖掘 人工智能 心理学 社会心理学 数学分析 数学 广告 业务
作者
Jason Gray,Daniele Sgandurra,Lorenzo Cavallaro,Jorge Blasco
出处
期刊:ACM Computing Surveys [Association for Computing Machinery]
卷期号:56 (8): 1-36 被引量:1
标识
DOI:10.1145/3653973
摘要

Attributing a piece of malware to its creator typically requires threat intelligence. Binary attribution increases the level of difficulty as it mostly relies upon the ability to disassemble binaries to obtain authorship-related features. We perform a systematic analysis of works in the area of malware authorship attribution. We identify key findings and some shortcomings of current approaches and explore the open research challenges. To mitigate the lack of ground-truth datasets in this domain, we publish alongside this survey the largest and most diverse meta-information dataset of 17,513 malware labeled to 275 threat actor groups.

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