基于证据推理的程序恶意性判定方法

针对可执行程序恶意性难以判定的情况,提出一种基于证据推理的程序恶意性判定方法.首先,建立程序恶意性判定模型;然后,通过对程序进行反编译,抽取影响程序安全性的特征,建立程序行为集合;使用bp神经网络对模型进行训练得到各个行为的概率分配函数bpaf(basicprobabilityassignmentfunctions),并使用加权和形式的合成法则对程序行为进行合成;最后,实现对程序恶意性的判定.实验结果表明了该方法的有效性.