Vassilios Vonikakis

Year	Rank	Type	Title / Venue / Authors
2021	J	`jnl`	Efficient Facial Expression Analysis For Dimensional Affect Recognition Using Geometric Features. CoRR Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2021	B	`conf`	Morphset: Augmenting Categorical Emotion Datasets With Dimensional Affect Labels Using Face Morphing. ICIP Vassilios Vonikakis, Yuan Rong Dexter Neo, Stefan Winkler
2021	J	`jnl`	Morphset: Augmenting categorical emotion datasets with dimensional affect labels using face morphing. CoRR Vassilios Vonikakis, Dexter Neo, Stefan Winkler
2020	B	`conf`	Identity-Invariant Facial Landmark Frontalization For Facial Expression Analysis. ICIP Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2018	J	`jnl`	On the evaluation of illumination compensation algorithms. Multim. Tools Appl. Vassilios Vonikakis, Rigas Kouskouridas, Antonios Gasteratos
2017	J	`jnl`	A Probabilistic Approach to People-Centric Photo Selection and Sequencing. IEEE Trans. Multim. Vassilios Vonikakis, Ramanathan Subramanian, Jonas Toft Arnfred, Stefan Winkler
2016	—	`conf`	A center-surround framework for spatial image processing. Retinex at 50 Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2016	B	`conf`	Group happiness assessment using geometric features and dataset balancing. ICMI Vassilios Vonikakis, Yasin Yazici, Viet Dung Nguyen, Stefan Winkler
2016	B	`conf`	Shaping datasets: Optimal data selection for specific target distributions across dimensions. ICIP Vassilios Vonikakis, Ramanathan Subramanian, Stefan Winkler
2015	B	`conf`	Deep Learning for Emotion Recognition on Small Datasets using Transfer Learning. ICMI Hongwei Ng, Viet Dung Nguyen, Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2015	B	`conf`	On the utility of canonical correlation analysis for domain adaptation in multi-view headpose estimation. ICIP Anoop Kolar Rajagopal, Ramanathan Subramanian, Vassilios Vonikakis, K. R. Ramakrishnan, Stefan Winkler
2014	—	`conf`	Modeling Image Appeal Based on Crowd Preferences for Automated Person-Centric Collage Creation. CrowdMM Vassilios Vonikakis, Ramanathan Subramanian, Jonas Toft Arnfred, Stefan Winkler
2014	—	`conf`	PhotoCluster - A Multi-clustering Technique for Near-duplicate Detection in Personal Photo Collections. VISAPP (2) Vassilios Vonikakis, Amornched Jinda-Apiraksa, Stefan Winkler
2014	—	`conf`	Recovering badly exposed objects from digital photos using internet images. Digital Photography Florian M. Savoy, Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler, Sabine Süsstrunk
2013	B	`conf`	California-ND: An annotated dataset for near-duplicate detection in personal photo collections. QoMEX Amornched Jinda-Apiraksa, Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2013	—	`conf`	Chromaticity limits in color constancy calculations. CIC John J. McCann, Vassilios Vonikakis, Cristian Bonanomi, Alessandro Rizzi
2013	—	`conf`	How do users make a people-centric slideshow? CrowdMM@ACM Multimedia Vassilios Vonikakis, Ramanathan Subramanian, Stefan Winkler
2012	—	`conf`	Accurate Information vs. Looks Good: Scientific vs. Preferred Rendering. CGIV John J. McCann, Vassilios Vonikakis
2012	A*	`conf`	Emotion-based sequence of family photos. ACM Multimedia Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2012	A*	`conf`	System for creating slideshows based on people and their emotions. ACM Multimedia Vassilios Vonikakis, Stefan Winkler
2011	J	`jnl`	Robust document binarization with OFF center-surround cells. Pattern Anal. Appl. Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis, Nikos Papamarkos
2010	—	`conf`	Analysis of Spatial Image Rendering. CIC John J. McCann, Vassilios Vonikakis, Carinna Parraman, Alessandro Rizzi
2010	J	`jnl`	Recognition of 2-d shapes inspired by the human visual system. J. Comput. Methods Sci. Eng. Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis, Antonios Gasteratos
2008	J	`jnl`	FPGA implementation of a real-time biologically inspired image enhancement algorithm. J. Real Time Image Process. Chryssanthi Iakovidou, Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis
2008	C	`conf`	Multi-scale image contrast enhancement. ICARCV Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis
2008	—	`conf`	Real-Time Biologically-Inspired Image Exposure Correction. VLSI-SoC (Selected Papers) Vassilios Vonikakis, Chryssanthi Iakovidou, Ioannis Andreadis
2007	—	`conf`	Adaptive document binarization - a human vision approach. VISAPP (2) Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis, Nikos Papamarkos, Antonios Gasteratos
2007	C	`conf`	Fast Automatic Compensation of Under/Over- Exposured Image Regions. PSIVT Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis
2006	J	`jnl`	Enhancement of Perceptually Salient Contours using a Parallel Artificial Cortical Network. Biol. Cybern. Vassilios Vonikakis, Antonios Gasteratos, Ioannis Andreadis
2006	—	`conf`	Extraction of Salient Contours in Color Images. SETN Vassilios Vonikakis, Ioannis Andreadis, Antonios Gasteratos

/*
 * YARA-Forge YARA Rule Package
 * https://github.com/YARAHQ/yara-forge
 * 
 * Rule Package Information
 * Name: extended 
 * Description: Default YARA Rule Package - Extended
 * YARA-Forge Version: 0.9.1
 * YARA-QA Commit: a3aa7a36859045e8de8a308a0c5f360b184ea470
 * Minimum Quality: 50
 * Force Include Importance Level: 70
 * Force Exclude Importance Level: 20
 * Minimum Age (in days): 1
 * Minimum Score: 60
 * Creation Date: 2026-01-04
 * Number of Rules: 10391
 * Skipped: 10 (age), 523 (quality), 771 (score), 0 (importance)
 */

import "math"
import "hash"
import "dotnet"
import "pe"


/*
 * YARA Rule Set
 * Repository Name: ReversingLabs
 * Repository: https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules/
 * Retrieval Date: 2026-01-04
 * Git Commit: e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84
 * Number of Rules: 1239
 * Skipped: 0 (age), 0 (quality), 1 (score), 0 (importance)
 *
 * 
 * LICENSE
 * 
 * Copyright (c) 2020 ReversingLabs

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
the Software without restriction, including without limitation the rights to
use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
 */
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Multigrainpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects MultigrainPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "595c04af-802f-556d-b22b-23cac79b256e"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.MultigrainPOS.yara#L1-L88"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "9808c95b850a54677c4132057b8372cabf0159920b7e0e6834a83f0d39c088fa"
		score = 75
		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "MultigrainPOS"
		tc_detection_factor = 5
		importance = 25

	strings:
		$data_exfiltration_v10_1 = {
            55 8B EC 83 EC ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 8B 1D ?? ?? ?? ?? 56 57 8B 3D ?? 
            ?? ?? ?? C7 45 ?? ?? ?? ?? ?? 83 7D ?? ?? 6A ?? 8D 4D ?? 51 6A ?? 6A ?? 8D 45 ?? 0F 
            43 45 ?? 6A ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 85 C0 75 ?? 8B 45 ?? 50 8B 70 ?? FF D7 81 
            FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 75 ?? 83 7D ?? ?? 5F 5E 5B 72 ?? FF 75 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8B 4D ?? 33 CD B8 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B E5 5D C2 ?? ?? 
            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB
        }
		$memory_scraping_v10_1 = {
            6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 75 ?? 6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 8B 8D ?? ?? 
            ?? ?? EB ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 8A 46 ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 3C ?? 74
        }
		$process_search_v10_1 = {
            55 8B EC 81 EC ?? ?? ?? ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 56 57 68 ?? ?? ?? ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? C7 85 ?? ?? ?? ?? ?? ?? 
            ?? ?? 6A ?? 6A ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B F0 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF 15 ?? ?? ?? ?? 
            85 C0 74 ?? 8B 3D ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF D7 85 C0 74 ?? 8B 1D ?? ?? 
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            85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF D7 85 C0 75
        }
		$service_creation_v10_1 = {
            68 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8D 44 24 ?? 50 8D 4C 24 ?? C7 44 24 ?? ?? ?? 
            ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 4C 24 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 5E 8B 4C 24 ?? 33 CC E8 ?? ?? 
            ?? ?? 8B E5 5D C3 8B 35 ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? FF D6 8D 44 24 ?? 50 C7 44 24 ?? 
            ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? 
            FF 15
        }
		$process_search_v11_1 = {
            55 8B EC 81 EC ?? ?? ?? ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 56 57 8B 7D ?? FF 15 ?? 
            ?? ?? ?? 8B 1D ?? ?? ?? ?? 8B 35 ?? ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? 
            ?? ?? ?? 6A ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? C7 85 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 6A ?? 6A ?? 
            FF 15 ?? ?? ?? ?? 89 85 ?? ?? ?? ?? 83 F8 ?? 75 ?? 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB ?? 8D 8D 
            ?? ?? ?? ?? 51 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B 9D ?? ?? ?? ?? 33 C0 68 ?? ?? ?? ?? 50 66 89 
            85 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 33 C9 EB ?? 8D A4 24 ?? 
            ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 0F B7 84 0D ?? ?? ?? ?? 66 89 84 0D ?? ?? ?? ?? 8D 49 ?? 66 
            85 C0 75 ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 
            50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 FF 15
        }
		$memory_scraping_v11_1 = {
            6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? EB ?? 3C ?? 75 ?? 6A ?? 
            56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 56 8B CF E8
        }
		$data_exfiltration_v11_1 = {
            55 8B EC 83 EC ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 8A 5D ?? 56 57 8B 3D ?? ?? ?? ?? 
            C7 45 ?? ?? ?? ?? ?? 83 7D ?? ?? 6A ?? 8D 4D ?? 51 6A ?? 6A ?? 8D 45 ?? 0F 43 45 ?? 
            6A ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 85 C0 75 ?? 8B 45 ?? 50 8B 70 ?? FF D7 81 FE ?? ?? 
            ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 84 DB 74 ?? 33 F6 83 7D ?? ?? 72 ?? FF 75 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8B 4D ?? 5F 8B C6 5E 33 CD 5B E8 ?? ?? ?? ?? 8B E5 5D C2 ?? ?? 
            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 84 DB 74 ?? EB ?? BE ?? ?? ?? ?? EB
        }
		$service_creation_v11_1 = {
            68 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8D 44 24 ?? 50 8D 4C 24 ?? C7 44 24 ?? ?? ?? 
            ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 4C 24 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 8B 4C 24 ?? 33 CC E8 ?? ?? ?? 
            ?? 8B E5 5D C3 8D 44 24 ?? 50 C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 
            24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? FF 15 
        }

	condition:
		uint16( 0 ) == 0x5A4D and ( ( $data_exfiltration_v10_1 and $memory_scraping_v10_1 and $process_search_v10_1 and $service_creation_v10_1 ) or ( $process_search_v11_1 and $memory_scraping_v11_1 and $data_exfiltration_v11_1 and $service_creation_v11_1 ) )
}
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Projecthookpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects ProjectHookPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "dcb96a99-c8c0-5878-a3a5-fe3cfeec43c6"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.ProjectHookPOS.yara#L1-L98"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "b7534c9e905256aaf80f04b746a92c50689437b288f7e393ef13fde1740c4a4e"
		score = 75
		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "ProjectHookPOS"
		tc_detection_factor = 5
		importance = 25

	strings:
		$calc_luhn = {
            55 8B EC 83 C4 ?? 53 56 57 33 C9 89 4D ?? 89 55 ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 55 
            68 ?? ?? ?? ?? 64 FF 30 64 89 20 C6 45 ?? ?? 33 C0 89 45 ?? 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 8B 
            D0 83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 83 E8 ?? 
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            83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 83 E8 ?? 8B 
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            ?? ?? C3 E9 ?? ?? ?? ?? EB ?? 8B C3 5F 5E 5B 8B E5 5D C3 
        }
		$track_1_reverse = {
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        }
		$check_validity_1 = {
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            ?? 66 83 78 ?? ?? 0F 94 C0 EB ?? 33 C0 84 C0 0F 84 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 
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            85 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 8B D0 83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 
            ?? E8 ?? ?? ?? ?? BE ?? ?? ?? ?? 66 81 78 ?? ?? ?? 73 ?? 0F B6 40 ?? 0F B6 C0 0F A3 
            06 72 ?? 33 C0 EB 
        }
		$encode_and_send_1 = {
            64 89 20 B2 ?? A1 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B D8 33 C9 B2 ?? A1 ?? ?? ?? ?? E8 ?? 
            ?? ?? ?? 8B F0 8D 4D ?? 8B 55 ?? 8B C7 E8 ?? ?? ?? ?? 8B 4D ?? 8D 45 ?? BA ?? ?? ?? 
            ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? 
            ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 
            8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8B C6 E8 ?? ?? ?? ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 
            C6 E8 ?? ?? ?? ?? 05 ?? ?? ?? ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? 50 8B CB BA 
            ?? ?? ?? ?? 8B C6 E8 ?? ?? ?? ?? 8B C3 E8 ?? ?? ?? ?? 8B C6 E8
        }
		$form_create_1 = {
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            ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B D0 8D 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 8D 55 
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rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Lumarstealer : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
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