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java - Java 中用于文件比较的编程方法

coder 2024-03-03 原文

比较两个十六进制文件签名的相似性的最佳方法是什么。

更具体地说，我想做的是采用 .exe 文件的十六进制表示形式，并将其与一系列病毒签名进行比较。对于这种方法，我计划将文件 (exe) 十六进制表示分解为 N 个字符(即 10 个十六进制字符)的各个组，并对病毒签名执行相同的操作。我的目标是执行某种启发式方法，因此统计检查此 exe 文件是否与已知病毒签名具有 X% 的相似性。

我想到的最简单且可能非常错误的方法是，将 exe[n, n-1] 与病毒 [n, n-1] 进行比较，其中数组中的每个元素都是一个子数组，因此 exe1 [0,9] 对抗病毒 1[0,9]。每个子集都将进行统计评分。

如您所知，将进行大量比较，因此非常非常慢。所以我想问问你们是否可以想出更好的方法来进行这种比较，例如将不同的数据结构一起实现。

这是我为我的理学士学位所做的一个项目，我试图开发一种算法来检测多态恶意软件，这只是整个系统的一部分，另一部分基于遗传算法来进化静态病毒签名。非常欢迎任何建议、评论或一般信息(例如资源)。

定义:多态恶意软件(病毒、蠕虫等)保持与其“原始”版本相同的功能和负载，同时具有明显不同的结构(变体)。他们通过代码混淆来实现这一点，从而改变他们的十六进制签名。一些用于多态性的技术是；格式更改(插入删除空格)、变量重命名、语句重新排列、垃圾代码添加、语句替换(x=1 更改为 x=y/5，其中 y=5)、控制语句交换。就像流感病毒发生变异导致疫苗接种无效一样，多态恶意软件也会发生变异以避免被发现。

更新:在你们给我关于阅读的建议之后；我做到了，但这让我更加困惑。我发现了几种可以应用于我的问题的距离算法，例如；

  • 最长公共(public)子序列
  • 编辑算法
  • Needleman-Wunsch 算法
  • Smith–Waterman 算法
  • 博耶摩尔算法
  • Aho Corasick 算法

但现在我不知道该用哪个，他们似乎都以不同的方式做同样的事情。我会继续做研究，以便更好地理解每一个；但与此同时，您能否给我您对哪个可能更合适的意见，以便我在研究过程中优先考虑它并进行更深入的研究。

更新 2: 我最终使用了 LCSubsequence、LCSubstring 和 Levenshtein Distance 的合并。谢谢大家的建议。

GitHub 上有一份完成的论文副本

最佳答案

对于此类算法，我建议您研究一下生物信息学领域。那里有一个类似的问题设置，因为您有大文件(基因组序列)，您在其中寻找某些签名(基因、特殊的众所周知的短碱基序列等)。

此外，考虑到多态性恶意软件，该部门应该可以为您提供很多帮助，因为在生物学中似乎同样难以获得精确匹配。 (不幸的是，我不知道合适的近似搜索/匹配算法可以为您指出。)

这个方向的一个例子是改编类似 Aho Corasick 的东西算法，以便同时搜索多个恶意软件签名。

类似地，像 Boyer Moore 这样的算法算法为您提供出色的搜索运行时间，尤其是对于较长的序列(对于大小为 N 的文本，您在其中寻找大小为 M 的模式，即 O(N/M) 的平均情况，即次线性搜索时间)。

关于java - Java 中用于文件比较的编程方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4068218/

于文中用的section进制javaalgorithmdata-structuresdistancefile-comparison

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