Technology for detecting simple viruses in program code

DOI: 10.31673/2409-7292.2023.020006

  • Волошко Д. С. (Voloshko D. S.) State University of Telecommunications, Kyiv
  • Гамза Д. Є. (Gamza D. Ye.) State University of Telecommunications, Kyiv
  • Смолєв Є. С. (Smolyev Ye. S.) State University of Telecommunications, Kyiv

Abstract

This article deals with the detection of simple viruses in program code. Viruses can cause significant damage to software, so it is important to prevent their spread and detect them in time. Various methods can be used to detect viruses, such as virus scanners, static code analysis, program code behavior analysis, and others. When detecting viruses in software code, it is important to pay attention to the context of the detection and the experience of the software security expert. Detecting viruses in software code is an important step in software security and can help prevent the damage that viruses can cause.

Keywords: viruses, program code, detection, security, detection methods, static analysis, dynamic analysis, machine learning.

References
1. Сугоняк І.І., Марчук Г.В., Бобровнік С.О. Синтаксичний аналіз коду для системи дистанційного навчання програмування на мові С#. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: технічні науки. Том 29 (68), Ч. 2, № 5, 2018. 65-71.
2. Muhammet Sahin and Serif Bahtiyar. 2021. A Survey on Malware Detection with Deep Learning. In 13th International Conference on Security of Information and Networks (SIN 2020). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 34, 1–6. https://doi.org/10.1145/3433174.3433609
3. Sen, Sevil. (2015). A Survey of Intrusion Detection Systems Using Evolutionary Computation. 10.1016/B978-0-12-801538-4.00004-5.
4. С.Г. Семенов, С.Ю. Гавриленко, С.М. Глоба, О.С. Бабенко. Розробка системи виявлення комп’ютерних вірусів на основі нейронної мережі АРТ-1. Системи обробки інформації, 2015, випуск 10 (135). 126-129.
5. Albishry N, AlGhamdi R, Almalawi A, Khan AI, Kshirsagar PR, BaruDebtera. An Attribute Extraction for Automated Malware Attack Classification and Detection Using Soft Computing Techniques. Comput Intell Neurosci. 2022. Apr 25;2022:5061059. doi: 10.1155/2022/5061059. PMID: 35510059; PMCID: PMC9061036.
6. Six Ways To Create A Computer Virus (Using Notepad). By Pete Mitchell / October 16, 2022. https://techcult.com/create-a-computer-virus/
7. Войтович О. П. Особливості дослідження ознак шкідливого програмного забезпечення без наявності вихідних кодів / О. П. Войтович, В. О. Вітюк, В. А. Каплун // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2013. - № 3. - С. 4-9. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itki_2013_3_3.
8. С.М. Лисенко, Р.В. Щука. Аналіз методів виявлення шкідливого програмного забезпечення в комп’ютерних системах. Вісник Хмельницького національного університету, №2, 2020 (283). 101-107.

Issue
No 2 (2023)
Section
Articles