Malware has become a widely used means in cyber attacks in recent decades because of various new obfuscation techniques used by malwares. In order to protect the systems, data and information, detection of malware is needed as early as possible. There are various studies on malware detection techniques that have been done but there is no method which can detect the malware completely and make malware detection problematic. Static Malware analysis is very effective for known malwares but it does not work for zero day malware which leads to the need of dynamic malware detection and the behaviour based malware detection is comparatively good among all detection techniques like signature based, deep learning based, mobile/IOT and cloud based detection but still it is not able to detect all zero day malware which shows the malware detection is very challenging task and need more techniques for malware detection. This paper describes a literature review of various methods of malware detection. A short description of each method is provided and discusses various studies already done in the advanced malware detection field and their comparison based on the detection method used, accuracy and other parameters. Apart from this we will discuss various malware detection tools, dataset and their sources which can be used in further study. This paper gives you the detailed knowledge of advanced malwares, its detection methods, how you can protect your devices and data from malware attacks and it gives the comparison of different studies on malware detection.


翻译:由于恶意软件使用各种新的模糊技术,这几十年来在网络袭击中已成为一种广泛使用的手段。为了保护系统、数据和信息,需要尽早发现恶意软件。已经对恶意软件检测技术进行了各种研究,但是没有方法能够完全检测恶意软件,使恶意软件检测成问题。静态恶意软件分析对已知的恶意软件非常有效,但对于零日恶意软件却不起作用,导致需要动态恶意软件检测,而基于行为错误软件的检测在所有基于签名、深学习基础、移动/互联网和云层的检测的检测技术中相对较好,但是仍然无法检测所有零天的恶意软件,显示恶意软件检测是一项非常具有挑战性的任务,需要更多识别恶意软件的技术。本文描述了对各种恶意软件检测方法的文献审查。提供了每种方法的简短描述,并讨论了在高级恶意软件检测领域已经开展的各种研究,以及根据所使用的检测方法、准确性和其他参数进行比较。除此之外,我们将讨论各种基于基于签名、深层次学习、移动/互联网检测工具的所有零天的恶意软件检测技术,表明恶意软件检测任务非常艰巨的任务,并需要更多工具的测试工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
相关论文
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员