Behavior-Centric Malware Classification with Fine-Grained Malicious Logic Localization

arXiv cs.CR · 1 oct, 06:00

Un estudio propone un marco de análisis de malware basado en aprendizaje automático que combina redes neuronales (Transformers y GNNs) para clasificar comportamientos maliciosos y localizar la lógica responsable a nivel de bloque de código. El enfoque usa backward slicing desde llamadas API de seguridad para reconstruir cadenas de dependencias y proporciona atribuciones interpretables de qué regiones de código generan cada comportamiento malicioso.