惡意PDF 檢測(cè)中的特征工程研究與改進(jìn)

黃 娜，何涇沙，吳亞飈

(1. 北京天融信科技有限公司 北京 海淀區(qū) 100085；2. 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部 北京 朝陽(yáng)區(qū) 100124)

基于文件格式漏洞的攻擊行為是網(wǎng)絡(luò)安全的主要威脅之一。文件格式往往具有跨平臺(tái)的特點(diǎn)，一旦漏洞被利用，各類目標(biāo)主機(jī)都可被輕易攻破。文檔類的文件格式，如doc、docx、xls、pdf，在日常工作與生活中傳播廣泛，是藏匿和傳播惡意行為的重要媒介，由此引起的安全事件不勝枚舉。據(jù)Cisco 發(fā)布的《2018 年度網(wǎng)絡(luò)安全報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，在2017 年間，惡意郵件附件中最普遍的3 種文件格式為Office 文檔(38%)、壓縮文件(37%)以及PDF文件(14%)。

PDF 文件格式是由Adobe 公司于1993 年制定的一種電子文檔分發(fā)開(kāi)放式標(biāo)準(zhǔn)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：1) 靈活的層次結(jié)構(gòu)，可以封裝文字、圖像、字體格式、超鏈接、聲音、影像等眾多信息；2) 跨平臺(tái)的特性，在各類操作系統(tǒng)中通用。正是由于這些突出的特點(diǎn)，使得PDF 文件在為我們帶來(lái)便利的同時(shí)，也為黑客提供了可乘之機(jī)。從攻擊角度來(lái)看，惡意PDF 文件可分為兩種類型：1) 利用PDF文檔規(guī)范本身存在的漏洞，如字典中相同key 值對(duì)應(yīng)不同value、對(duì)象號(hào)錯(cuò)誤引起誤識(shí)別，以及利用ASCII 編碼隱藏關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)等；2) PDF 文件中攜帶惡意內(nèi)容分為4 種具體情況，即嵌入惡意JavaScript代碼、嵌入惡意文檔、嵌入惡意遠(yuǎn)程鏈接以及嵌入惡意軟件。

PDF 文件數(shù)量十分龐大，且具有統(tǒng)一的文件格式規(guī)范，便于提取出結(jié)構(gòu)化特征，因此機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在惡意PDF 檢測(cè)中有良好的應(yīng)用條件及效果。本文首先回顧惡意PDF 檢測(cè)研究現(xiàn)狀，對(duì)其中存在的混淆和逃逸問(wèn)題進(jìn)行闡述；然后針對(duì)混淆和逃逸設(shè)計(jì)完善的特征組合，包括內(nèi)容特征、結(jié)構(gòu)特征以及邏輯樹(shù)的間接結(jié)構(gòu)特征，提高檢測(cè)模型的性能。

1 研究背景

1.1 PDF 規(guī)范介紹

從物理意義上看，PDF 文件由文件頭、對(duì)象集合、交叉引用表以及文件尾組成。文件頭中儲(chǔ)存該P(yáng)DF 遵循的規(guī)范版本。對(duì)象集合包括文檔包含的所有對(duì)象，每個(gè)對(duì)象都以obj 作為開(kāi)頭標(biāo)志，endobj 作為結(jié)尾標(biāo)志，中間為對(duì)象所包含的字段、子對(duì)象、流內(nèi)容等。交叉引用表是PDF 文件內(nèi)部的重要組織方式，用戶可以直接訪問(wèn)某對(duì)象，以xref 作為開(kāi)頭標(biāo)志。文件尾以trailer 為開(kāi)頭標(biāo)志，包含一些鍵值對(duì)形式的文檔描述信息，如所有對(duì)象的數(shù)量、文檔的作者、創(chuàng)建時(shí)間、ID 等。

從邏輯意義上看，PDF 文件為樹(shù)形結(jié)構(gòu)，如圖1 所示，Catalog 為字典類型的根節(jié)點(diǎn)，包含Outlines、Pages 等子對(duì)象節(jié)點(diǎn)。其中，Pages 本身為字典型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是所有頁(yè)面的集合入口，包括Count、Kids、Parent、Type 等字段，Kids 包含描述頁(yè)面信息的Page 對(duì)象或PagesTree 對(duì)象。除Pages 之 外，Catalog 字 典 中 還 有Type、Version、PageLabels、PageLayout、AA 等對(duì)象節(jié)點(diǎn)，表1 描述了部分關(guān)鍵對(duì)象及其意義。

圖1 邏輯結(jié)構(gòu)示例

表1 Catalog 字典中常見(jiàn)的對(duì)象

1.2 相關(guān)研究

文獻(xiàn)[1]結(jié)合使用動(dòng)態(tài)特征與靜態(tài)特征進(jìn)行惡意PDF 檢測(cè)，提取動(dòng)態(tài)API 調(diào)用特征，在選擇靜態(tài)特征時(shí)，對(duì)文檔結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵字出現(xiàn)頻次使用KMeans 聚類，選出正常樣本的關(guān)鍵字集合以及惡意樣本的關(guān)鍵字集合[1]。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法中，所用的靜態(tài)特征可分為邏輯結(jié)構(gòu)特征和物理內(nèi)容特征兩類。物理內(nèi)容特征包括元數(shù)據(jù)特征和具體內(nèi)容特征等；邏輯結(jié)構(gòu)特征包括節(jié)點(diǎn)路徑特征、節(jié)點(diǎn)數(shù)量特征等。各類方法的歸納分類如圖2 所示。

圖2 現(xiàn)有方法分類

元數(shù)據(jù)包括版本、作者、創(chuàng)建時(shí)間、編碼方式等直接信息，以及文件大小、頁(yè)面數(shù)目等間接信息。文件具體內(nèi)容特征是指根據(jù)PDF 文件中具體內(nèi)容提取的特征，如流內(nèi)容的序列特征、熵、JavaScript 代碼的特征等。PDF 中的JavaScript 代碼容易成為惡意行為的載體，是一種比較廣泛的攻擊方式。文獻(xiàn)[2]通過(guò)分析PDF 文檔中的JavaScript對(duì)象來(lái)檢測(cè)惡意PDF。這種方法雖具有可靠的準(zhǔn)確性，但對(duì)于非嵌入JavaScript 類型的惡意PDF 檢測(cè)無(wú)效。

目前常用的邏輯結(jié)構(gòu)特征主要包括節(jié)點(diǎn)的路徑特征和數(shù)量。文獻(xiàn)[3-4]提出了Bag-of-Path 方法，即使用節(jié)點(diǎn)路徑作為特征，路徑葉子節(jié)點(diǎn)的值經(jīng)過(guò)數(shù)值化等處理作為相應(yīng)的特征值。該方法直接利用對(duì)象路徑反映PDF 文檔包含的對(duì)象特性及內(nèi)容，不容易受混淆影響，但提取過(guò)程較為復(fù)雜，使得檢測(cè)效率較低，難以適用于實(shí)時(shí)檢測(cè)環(huán)境。文獻(xiàn)[2]提出的PDFMS(PDF malware slayer)，將PDF 中存在的對(duì)象節(jié)點(diǎn)的數(shù)量作為特征，提取過(guò)程簡(jiǎn)便，但沒(méi)有將正常PDF 文檔中一些常見(jiàn)的對(duì)象數(shù)量作為判別特征。

物理內(nèi)容特征和邏輯結(jié)構(gòu)特征能從不同的方面反映惡意PDF 和正常PDF 的區(qū)別，文獻(xiàn)[5-7]將兩者結(jié)合，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)、決策樹(shù)(decision tree,DT)以及隨機(jī)森林(random forest, RF)等，都有相應(yīng)的研究及應(yīng)用。文獻(xiàn)[8]從VirusTotal 收集了2008 年?2019 年間的正常及惡意PDF 樣本，直接將原始的PDF 文件輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)進(jìn)行分類檢測(cè)，取得了94%的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)安全問(wèn)題逐漸引起重視，惡意PDF 檢測(cè)領(lǐng)域也出現(xiàn)了關(guān)于防御對(duì)抗的研究[9]，旨在增強(qiáng)檢測(cè)模型的魯棒性。文獻(xiàn)[10]為了防御惡意樣本逃逸SVM 模型的檢測(cè)，分別提取正常和惡意PDF 樣本集合中的高頻節(jié)點(diǎn)作為特征，通過(guò)增加正常節(jié)點(diǎn)對(duì)惡意PDF 進(jìn)行偽裝，將生成的逃逸樣本加入SVM 分類器的訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)3 次迭代后，分類器能夠完全檢測(cè)出這類逃逸樣本。文獻(xiàn)[11]提出了防御特征加法攻擊的集成決策樹(shù)方法，但沒(méi)有給出特征加法攻擊中的具體特征。

2 方法研究及改進(jìn)

2.1 惡意PDF 中的混淆和逃逸

除了增加正常節(jié)點(diǎn)的逃逸方式外，在對(duì)大量惡意PDF 進(jìn)行分析之后，發(fā)現(xiàn)還存在利用PDF 規(guī)范漏洞的混淆和逃逸手段。利用這幾種方式，惡意PDF 文檔中的關(guān)鍵對(duì)象能逃逸現(xiàn)有檢測(cè)方法，但依然能夠在目前計(jì)算機(jī)中正常執(zhí)行。

1) 對(duì)象號(hào)重寫(xiě)。對(duì)于對(duì)象號(hào)重復(fù)的情況，大部分解析器只讀取對(duì)象號(hào)相同的最后一個(gè)對(duì)象。

2) 對(duì)象隱藏。對(duì)象隱藏在文件尾(trailer)中，能逃避目前大部分的解析方法，但隱藏在trailer 中的對(duì)象依然能正常執(zhí)行。另外，在PDF 文檔body 內(nèi)，ObjStm可以將對(duì)象壓縮或加密為流(stream)，若不對(duì)ObjStm進(jìn)行解析，則不能讀取壓縮對(duì)象的內(nèi)容。

3) 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)混淆?，F(xiàn)有的一種主流靜態(tài)檢測(cè)方法，是以關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)量作為特征，但關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)Ascii 編碼混淆，使檢測(cè)器提取出錯(cuò)誤的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)量。另外，PDF 嵌入文件有兩種方式：“/Type/EmbeddedFile”與“/EmbeddedFiles”，但現(xiàn)有的相關(guān)方法通常只提取后者的數(shù)量作為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)量特征。

4) 對(duì)象無(wú)結(jié)束標(biāo)志。正常來(lái)說(shuō)，PDF 中每一個(gè)對(duì)象都是以“obj”作為開(kāi)始標(biāo)志，以“endobj”作為結(jié)束標(biāo)志。但有些惡意PDF 在關(guān)鍵對(duì)象中刪除結(jié)束標(biāo)志，使得靜態(tài)檢測(cè)方法不能正常讀取該對(duì)象，也就無(wú)法提取該對(duì)象的特征。

2.2 改進(jìn)的靜態(tài)解析方法

本文提出了一種改進(jìn)的PDF 靜態(tài)解析方法，能夠更加準(zhǔn)確地提取出靜態(tài)特征，包括預(yù)處理和具體特征提取，對(duì)抗逃逸手段。先對(duì)PDF 文檔預(yù)處理：1) 讀取整個(gè)PDF 文檔的字節(jié)流，搜索ObjStm對(duì)象，其中/filter 節(jié)點(diǎn)中儲(chǔ)存了所采用的編碼算法，如“FlateDecode”，根據(jù)相應(yīng)的算法將對(duì)象解碼并替換原有內(nèi)容；2) 搜索標(biāo)識(shí)對(duì)象類型的節(jié)點(diǎn)，檢查是否有Ascii 編碼，若有，對(duì)照Ascii 編碼將其還原；3) 匹配每一個(gè)對(duì)象的開(kāi)始和結(jié)束標(biāo)志，若沒(méi)有結(jié)束標(biāo)志，則將“endobj”添加到該對(duì)象的結(jié)尾處。然后，分別提取PDF 文檔的內(nèi)容特征、結(jié)構(gòu)特征以及邏輯樹(shù)間接結(jié)構(gòu)特征。

2.2.1 內(nèi)容特征

本文設(shè)計(jì)及采用的內(nèi)容特征具體見(jiàn)表2。PDF規(guī)范版本號(hào)、文件尾標(biāo)志(“EOF”)數(shù)量、尾部所包含字節(jié)數(shù)是否經(jīng)過(guò)修改，根據(jù)這些特征能夠初步判斷一個(gè)PDF 文檔是否符合規(guī)范、是否為偽造PDF。其中，尾部所包含字節(jié)數(shù)能體現(xiàn)出是否有對(duì)象隱藏在尾部。

字節(jié)熵E的計(jì)算方法為：

式中，bi表 示一個(gè)字節(jié)， num(bi)表 示字節(jié)bi的數(shù)量；T表示計(jì)算內(nèi)容的字節(jié)總數(shù)。

采用字節(jié)熵值、字節(jié)比例以及對(duì)象數(shù)與文件大小的比例作為特征，能夠分辨攻擊者向惡意PDF中添加的字節(jié)流、對(duì)象節(jié)點(diǎn)及其他無(wú)意義內(nèi)容，防止對(duì)檢測(cè)器產(chǎn)生誤導(dǎo)。與正常PDF 相比，惡意PDF 的字節(jié)熵值、流與非流字節(jié)比例、對(duì)象數(shù)與文件大小比例往往較低，因此將其作為判別正常PDF 和惡意PDF 的特征。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(如OpenAction、URI 等)數(shù)量在節(jié)點(diǎn)總數(shù)中所占的比例，也是一個(gè)重要的判別特征。

2.2.2 結(jié)構(gòu)特征

惡意PDF 的主要攻擊方式是嵌入JavaScript 惡意代碼、嵌入惡意文件、嵌入惡意鏈接或交互式表單，因此，這4 類相關(guān)對(duì)象的數(shù)量能夠反映文檔是否具有潛在的惡意行為?，F(xiàn)有相關(guān)方法通常以JavaScript、OpenAction、URI 等能夠反映出文檔具有潛在惡意屬性的對(duì)象為檢測(cè)重點(diǎn)。正常的PDF文檔通常儲(chǔ)存較多的文字、圖像等，因此包含較多的Encoding、Font、Resources 以及MediaBox 等正常屬性對(duì)象。

Bag-of-Path 方法是將邏輯結(jié)構(gòu)中所存在的葉子節(jié)點(diǎn)的路徑作為特征，能夠表征更加具體的節(jié)點(diǎn)信息以及節(jié)點(diǎn)嵌套關(guān)系，但是該方法的實(shí)現(xiàn)效率較低，且提取的特征維度高。本文基于該方法，將具有相同葉子節(jié)點(diǎn)的路徑合并，提取高頻次節(jié)點(diǎn)的數(shù)量作為結(jié)構(gòu)特征，實(shí)現(xiàn)更加簡(jiǎn)便，且能夠降低特征維度。

為了找出對(duì)惡意檢測(cè)意義較大的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，利用Bag-of-Path 方法提取了數(shù)據(jù)集中所有樣本的路徑，將其中的高頻節(jié)點(diǎn)作為候選特征，節(jié)點(diǎn)數(shù)量作為特征值。根據(jù)本文提出的靜態(tài)解析方法提取結(jié)構(gòu)特征，遇到具有重復(fù)對(duì)象號(hào)的對(duì)象、隱藏在trailer中的對(duì)象，它們所包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量也會(huì)被提取，避免逃逸；將“EmbeddedFile”與“EmbeddedFiles”兩類節(jié)點(diǎn)的數(shù)量合并，作為“EmbeddedFile”特征值。

2.2.3 邏輯樹(shù)間接結(jié)構(gòu)特征

完成以上預(yù)處理后，再解析PDF 文件的邏輯結(jié)構(gòu)，如圖3 示例，通過(guò)解析一個(gè)PDF 文件的邏輯結(jié)構(gòu)，生成邏輯結(jié)構(gòu)樹(shù)。從尾部入手，采用遞歸的方法遍歷，生成XML 格式的DOM 樹(shù)，算法詳細(xì)描述如下。

圖3 PDF 邏輯結(jié)構(gòu)示例

從生成的DOM 樹(shù)提取間接的結(jié)構(gòu)特征，具體包括樹(shù)的深度和廣度、特殊子樹(shù)的深度和廣度、子樹(shù)平均廣度、所有節(jié)點(diǎn)的類型數(shù)以及各類節(jié)點(diǎn)的熵。深度是從根節(jié)點(diǎn)到所有子節(jié)點(diǎn)的路徑中，最長(zhǎng)路徑的節(jié)點(diǎn)數(shù)；廣度是在樹(shù)的所有層中，節(jié)點(diǎn)最多的一層所包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)。經(jīng)過(guò)對(duì)大量樣本的分析，發(fā)現(xiàn)較多惡意PDF 會(huì)將關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)藏匿在一個(gè)較深的分支中，如圖3 所示，因此DOM 樹(shù)的深度和廣度是區(qū)分PDF 文檔是否為惡意的一個(gè)有效特征。特殊子樹(shù)是根據(jù)正常PDF 和惡意PDF 所包含的節(jié)點(diǎn)對(duì)象的區(qū)別，或者節(jié)點(diǎn)對(duì)象梳理的區(qū)別，確定一個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)，取出DOM 樹(shù)中以該特殊節(jié)點(diǎn)為根節(jié)

2.3 特征選擇

使用決策樹(shù)算法中的信息增益率評(píng)價(jià)某個(gè)特征在分類任務(wù)中的重要性。將信息增益率表示為：

式中，D表示數(shù)據(jù)集；A表示某個(gè)特征；H(D)為數(shù)據(jù)集中樣本類別的信息熵；H(D|A)為加入特征A作為分類依據(jù)后類別的信息熵； InI(D,A)為特征A內(nèi)部的信息熵，其計(jì)算分別為：

式中，n為數(shù)據(jù)集中的樣本類別數(shù)；m為特征A 的取值個(gè)數(shù)；pi表 示隨機(jī)取出一個(gè)樣本屬于類別i的概率；p(i|A=a j)則 表示在特征A取值為aj的條件下，隨機(jī)取出一個(gè)樣本屬于類別i的概率。

2.4 LightGBM 分類器

集成學(xué)習(xí)是目前常用的一種防御對(duì)抗方法，通過(guò)融合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)降低攻擊風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[11]提出使用Adaboost 算法訓(xùn)練集成決策樹(shù)，提高惡意PDF 檢測(cè)魯棒性的方法。LightGBM 也是一種采用Boosting 方式的集成學(xué)習(xí)算法，以梯度提升決策樹(shù)(gradient boosting decision tree, GBDT)為核心，通過(guò)改進(jìn)的生長(zhǎng)策略、分割算法以及并行策略，提高GBDT 的訓(xùn)練效率，降低內(nèi)存占用率。與深度學(xué)習(xí)以及其他集成學(xué)習(xí)算法相比，LightGBM 在并行拓展與運(yùn)行效率上具有明顯的優(yōu)勢(shì)，成為工業(yè)界主要應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一[12]。本文使用LightGBM框架訓(xùn)練GBDT 模型，根據(jù)前面所提取的特征區(qū)分正常和惡意的PDF 文檔。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 方法驗(yàn)證

收集了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中近兩年的正常和惡意PDF樣本各6 000 個(gè)，作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，如表3 所示。在數(shù)據(jù)集上首先使用Bag-of-Path 方法提取至少出現(xiàn)于1 000 個(gè)樣本中的路徑，找出這些路徑的葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)象；然后提取對(duì)象數(shù)量作為結(jié)構(gòu)特征。提取本文設(shè)計(jì)的其他特征，形成71 維特征。圖4 給出了正負(fù)樣本其中4 種特征的分布，可看出明顯差異：特征Ratio 表現(xiàn)為黑樣本的特征值較高，白樣本的特征值較低；特征Root_depth 表現(xiàn)為白樣本特征值較高，黑樣本的特征值較低；特征ObjCount_by_size 表現(xiàn)為黑樣本的特征值高于白樣本特征值；特征Stream_by_nonstream 表現(xiàn)為白樣本特征值高于黑樣本特征值。

圖4 黑白樣本的特征對(duì)比

表3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

圖5 展示出所提取的71 維具體特征及它們各自的重要性。可以看出，本文提出的內(nèi)容特征以及DOM 樹(shù)結(jié)構(gòu)的間接特征，如關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)量、節(jié)點(diǎn)總數(shù)比例、根節(jié)點(diǎn)深度、字節(jié)熵、流內(nèi)容字節(jié)數(shù)、字節(jié)比例等的重要性較高；在結(jié)構(gòu)特征中，Resources、ToUnicode、BaseEncoding 等正常屬性的對(duì)象數(shù)量特征，與OpenAction、AA、EmbeddedFile、JavaScript 等具有惡意屬性的對(duì)象數(shù)量特征都具有較高重要性。結(jié)尾標(biāo)志“%EOF”、JBIG2Decode、colors 等13 維特征不具有重要性，因此，在后續(xù)的模型訓(xùn)練中刪除這13 維特征。

圖5 特征重要性

3.2 與其他特征的性能對(duì)比

為了對(duì)比改進(jìn)的特征工程方法，按照文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[13]使用的特征工程分別提取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的特征，同樣使用LightGBM 算法訓(xùn)練模型。測(cè)試性能的對(duì)比如表4 所示，可以看出本方法比PDFMS具有更高的AUC 值，與Bag-of-Path 處于同一水平。對(duì)比表5，本方法仍然顯示出更高的準(zhǔn)確性，而且特征維度較低，有利于簡(jiǎn)化模型，在效率上得到提高。

表4 不同方法的AUC 值對(duì)比

表5 不同特征的性能對(duì)比

3.3 魯棒性驗(yàn)證

黑客在制造對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)的惡意PDF時(shí)，既要保留PDF 中所嵌入的惡意對(duì)象，又要誤導(dǎo)檢測(cè)模型，因此大多數(shù)的做法是向惡意PDF 中插入一些正常的節(jié)點(diǎn)對(duì)象、內(nèi)容流等，試圖使模型將其誤認(rèn)為正常PDF。如惡意PDF 中obj 數(shù)量少于正常PDF，于是黑客通過(guò)增加obj 對(duì)象的方式生成對(duì)抗樣本。在現(xiàn)有惡意樣本的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)惡意PDF 和正常PDF 中各個(gè)對(duì)象的數(shù)量差異，通過(guò)增加正常對(duì)象的數(shù)量，生成對(duì)抗樣本測(cè)試集，用于測(cè)試、評(píng)估模型的魯棒性。表6 對(duì)比了模型檢測(cè)無(wú)對(duì)抗樣本和有對(duì)抗樣本的性能，精確率降低了0.1%，召回率提高了0.1%，整體準(zhǔn)確率無(wú)差別，可以證明該模型防御對(duì)抗手段的魯棒性較為可靠。

表6 對(duì)抗魯棒性測(cè)試結(jié)果

4 結(jié) 束 語(yǔ)

本文改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了PDF 靜態(tài)特征提取方法，能夠提取出更加準(zhǔn)確的靜態(tài)特征，防止混淆和逃逸。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，與現(xiàn)有的其他特征工程相比，本文結(jié)合使用的結(jié)構(gòu)特征、內(nèi)容特征以及邏輯樹(shù)間接結(jié)構(gòu)特征，能夠使機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)模型實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。