26、基于可视化和机器学习的PDF恶意软件检测

基于可视化和机器学习的PDF恶意软件检测

1. 引言

恶意软件检测旨在识别文件是否为恶意或属于特定的恶意软件家族。目前，恶意软件检测技术主要分为静态分析和动态分析两类。静态分析关注恶意软件的内容或特征，效率较高但准确性欠佳；动态分析观察和记录恶意软件的行为，准确性高但耗时较长。

随着PDF文件在全球范围内的广泛使用，其灵活性也被攻击者利用，他们会在PDF文件中隐藏恶意脚本，以窃取用户的敏感信息。因此，提前检测PDF恶意文件的技术变得越来越重要。本文提出了一种结合恶意软件可视化和图像分类的新技术，用于检测PDF文件并识别其中可能的恶意文件。

2. 背景

PDF文件通常分为四个部分：头部（Header）、主体（Body）、交叉引用表（‘xref’ Table）和尾部（Trailer），具体结构如下表所示：
| 部分 | 作用 |
| ---- | ---- |
| 头部 | 指定文件的PDF版本和一些隐藏字符，告知软件将文件识别为PDF格式 |
| 主体 | 包含文件的所有主要内容，包括所有对象，每个对象可能包含多个标签和间接对象 |
| 交叉引用表 | 存储每个部分中对象的相对地址，以优化对象查找的效率 |
| 尾部 | 是读取PDF文件的起点，指示根对象的对象编号、PDF文件的大小以及交叉引用表的地址等信息 |

攻击者会利用PDF文件的灵活性，采用多种方法隐藏恶意脚本或混淆目标文件，以逃避恶意软件检测工具。为减少攻击者混淆带来的检测误差，本文方法专注于可视化PDF文件，以寻找恶意文件的相对模式。

3. 相关工作

越来越多的研究人员将机