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自动的恶意代码动态分析系统的设计与实现

小型微型计算机系统 2009年第7期30卷 1326-1330页

作者：管云涛段海新清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学信息网络工程研究中心北京100084

现代的恶意代码采用多态和加壳等方法来隐藏自己,使得恶意代码的分析检测变得越来越困难.传统的手工分析需要耗费大量时间和人力,不能满足恶意代码分析的需要.本文设计实现的自动化恶意代码动态分析系统MwDAS,可以自动地对恶意代码样本... 详细信息

现代的恶意代码采用多态和加壳等方法来隐藏自己,使得恶意代码的分析检测变得越来越困难.传统的手工分析需要耗费大量时间和人力,不能满足恶意代码分析的需要.本文设计实现的自动化恶意代码动态分析系统MwDAS,可以自动地对恶意代码样本进行快速的动态分析,通过Kernel Hooking和Filter Driver技术在内核态提取其行为特征,生成详细的分析报告.实验结果表明MwDAS可以提高恶意代码的分析效率.

关键词：动态分析静态分析恶意代码网络安全

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恶意代码动态分析技术的研究与实现

恶意代码动态分析技术的研究与实现

作者：覃丽芳电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络技术的高速发展和信息时代的到来,通过互联网传播和共享信息资源已经成为人们的首选,然而,网络的开放性和灵活性在给人们带来便利的同时也引入了各式各样的安全问题。据国家互联网应急中心CNCERT 2008上半年的调查报告显示,各... 详细信息

随着网络技术的高速发展和信息时代的到来,通过互联网传播和共享信息资源已经成为人们的首选,然而,网络的开放性和灵活性在给人们带来便利的同时也引入了各式各样的安全问题。据国家互联网应急中心CNCERT 2008上半年的调查报告显示,各种网络安全事件数量与2007年上半年同期相比有较为显著的增加。在诸多的网络威胁中,恶意代码所占的比例和危害程度最大,国内外针对恶意代码的研究和防治工作也从各方面展开。本文首先详细了解和总结恶意代码的实现机理和生存技能,在比较分析恶意代码现有分析技术和检测方法的基础上提出一种基于系统调用行为和参数分析的动态分析技术,然后深入调查恶意行为的共性特征并进行特征提取和规则建模,构建恶意行为规则库,最后具体实现恶意代码动态分析系统,并给出实验结果。本文的主要工作体现如下: (1)总结研究恶意代码的实现机理、攻击技术和生存技能;(2)分析现有恶意代码分析技术和检测方法,并比较它们的优缺点;(3)收集大量样本程序并加以训练,调查恶意代码行为共性,提取行为特征,构建恶意行为规则库。 (4)提出一种基于系统调用行为和参数分析的动态分析技术,实现恶意代码动态分析原型系统。本文以正常程序、病毒、蠕虫、木马、间谍软件等作为样本对动态分析系统原型进行了功能和性能测试。实验结果表明,恶意代码动态分析系统能够成功识别出程序中的恶意行为,系统开销小,具有很高的检测效率;此外,分析系统还具备有通用调试器的反汇编和动态调试,能够动态追踪和调试具有反分析能力的恶意代码。最后,本文对全文进行了总结并客观评价了原型系统的优点和不足,指出未来的研究工作,以及对后续工作的展望。

关键词：恶意代码动态分析行为分析系统调用

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恶意代码传播机理及其检测防御技术研究

恶意代码传播机理及其检测防御技术研究

作者：丁昆北京邮电大学

学位级别：硕士

互联网技术的发展、资源共享需求的增大,给恶意代码的传播提供了有利条件,给信息系统的安全造成了严重威胁。针对日益严重的恶意代码的问题,本文对恶意代码的传播机理和检测防御进行了研究,主要做了以下几个方面的工作:1.给出了恶意代... 详细信息

互联网技术的发展、资源共享需求的增大,给恶意代码的传播提供了有利条件,给信息系统的安全造成了严重威胁。针对日益严重的恶意代码的问题,本文对恶意代码的传播机理和检测防御进行了研究,主要做了以下几个方面的工作:1.给出了恶意代码的定义、特点,结合恶意代码攻击的新特点,对恶意代码按照攻击行为等角度重新进行了分类,对间谍软件、网络钓鱼、即时消息攻击等目前流行的和新出现的恶意代码及攻击形式进行了分析,较为全面地给出了恶意代码的攻击方式及其危害,并进行了对比分析,为后面的分析研究作了准备。2.深入分析了各类恶意代码的传播途径和机理。论文第三章给出了PE病毒、宏病毒、脚本病毒等计算机病毒的感染原理;对木马的传播途径进行了归纳和概括,并在主机和通信两个方面给出了木马常用的隐藏手段和生存技术;对蠕虫的功能结构和工作原理作了分析,给出了蠕虫传播关键环节——扫描的技术细节和常见方法,对几种蠕虫的重要攻击方法,如缓冲区溢出攻击、DoS攻击等作了分析和概括;针对目前流行的间谍软件和网络钓鱼等攻击形式,给出了攻击的原理和流程,并结合目前越来越多的Web服务概括了其攻击和传播的途径。3.针对恶意代码的本质特点,给出了误用检测、异常检测、权限控制等恶意代码检测防御技术的原理和工作模型,并从基于主机和基于网络两个角度分析恶意代码检测技术的实施和应用,并从入侵检测系统的角度,分析了各种检测防御技术的综合运用和实施。4.从主机系统攻击防范角度,提出了一种基于Windows API实时监测的恶意代码防御策略,该方案通过对恶意攻击行为的模式特点分析,从权限控制角度,设计了一种通过检测系统API调用来阻断恶意代码攻击的方法。5.从整体防范的角度,提出了一个主机实时监测系统、防火墙和IDS联动的检测防御模型,通过联动来提高IDS的主动性,改善IDS对检测防范策略的优化和策略的及时性,从而提高应对恶意代码攻击整体化、立体化特点的能力。6.从主机系统攻击防范角度,针对键盘监控、密码窃取等形式的恶意代码攻击,通过对键盘监控攻击的技术原理分析,提出了一种Win32环境下防范键盘记录的技术方案。该方案利用Windows下开发语言的特点,通过窗口子类化技术,以及控件的数据交换机制(DDX),对获取控件键盘输入信息的Windows消息进行身份校验,从而防止键盘的记录和信息的窃取。总之,本文对恶意代码的传播机理和检测防御技术进行了有益的探索,为进一步研究恶意代码的防范及恶意代码防范系统设计提供了一定的依据。

关键词：恶意代码计算机病毒蠕虫网络钓鱼检测防御 Win32键盘记录

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基于肯定选择分类算法的恶意代码检测方法

沈阳工业大学学报 2016年第2期38卷 206-210页

作者：张福勇赵铁柱东莞理工学院计算机学院广东东莞523808

针对恶意代码,尤其是顽固、隐匿的未知恶意代码危害日益加剧的问题,提出一种基于肯定选择分类算法的恶意代码检测方法.将样本文件转换成十六进制格式,提取样本文件的所有n-gram,计算具有最大信息增益的N个n-gram的词频,并做归一化处理,... 详细信息

针对恶意代码,尤其是顽固、隐匿的未知恶意代码危害日益加剧的问题,提出一种基于肯定选择分类算法的恶意代码检测方法.将样本文件转换成十六进制格式,提取样本文件的所有n-gram,计算具有最大信息增益的N个n-gram的词频,并做归一化处理,采用改进的肯定选择分类算法进行分类.该方法保留了肯定选择分类算法高分类准确率的优点,优化了分类器训练过程,提高了训练和检测效率.结果表明,该方法的检测效果优于朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机和C4.5决策树等算法.

关键词：网络与信息安全入侵检测恶意代码恶意代码检测肯定选择分类算法机器学习特征选择静态分析

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恶意代码分类技术研究与系统实现

恶意代码分类技术研究与系统实现

作者：徐鹏程东南大学

学位级别：硕士

恶意代码分类问题一直是网络安全领域的重要研究方向,依据分类的角度不同可以分为功能分类和家族分类。在恶意代码的功能分类研究中,静态分析技术容易受混淆手段的干扰,因此相关研究主要采用动态分析技术提取行为信息并取得了一定的进展... 详细信息

恶意代码分类问题一直是网络安全领域的重要研究方向,依据分类的角度不同可以分为功能分类和家族分类。在恶意代码的功能分类研究中,静态分析技术容易受混淆手段的干扰,因此相关研究主要采用动态分析技术提取行为信息并取得了一定的进展,但是仍存在行为中的语义特征没有充分挖掘、行为的相似性未得到有效表征的问题。在恶意代码的家族研究中,随着图神经网络技术的发展,研究人员开始利用能够表现恶意代码执行逻辑的图结构来分析家族关系,但是当前的研究主要关注于图神经网络的性能提升,未充分考虑恶意代码本身的结构特点、丢失了原始汇编代码内丰富的语义信息。针对以上问题,本文对恶意代码的分类问题进行了深入的研究,本文的主要研究成果如下:(1)提出了一种基于应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)函数调用序列的恶意代码功能分类方法。利用动态分析技术提取恶意代码执行过程中调用的API序列作为行为信息,利用文本分类的思想提取序列的特征信息。为了表达API之间的相似性和关联性,使用Word2Vec模型将API映射到向量空间中。为了充分挖掘恶意代码的行为特征,设计了一种双通道的特征提取模型,使用一维的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取API序列中局部的上下文关系,使用双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)提取全局的时序关系,并联组合两个模型将两类特征概率融合。经过多组对比实验验证了方案设计的有效性,最终分类准确率达到了98.02%。(2)提出了一种基于控制流图的恶意代码家族分类方法。利用从恶意代码中提取的控制流图表示恶意代码家族的内在关联,使用图嵌入技术生成整张图的特征向量。为了充分提取图节点即基本块内汇编代码的语义信息,训练句向量模型学习指令的语义特征,并结合人工提取的句法特征计算节点属性。考虑到控制流图中边的指向性代表执行逻辑的特点,设计了一种针对有向图的图卷积传播规则。为了区分图节点属性信息的重要性,引入一个基于注意力机制的池化层,赋予节点不同的注意力权重,按照权重聚合节点属性计算图嵌入。经过对照实验验证了方案中各个模块均对分类结果有一定的提升作用,最佳的分类准确率达到了97.87%。(3)设计并实现了一个恶意代码分析原型系统。基于提出的两种恶意代码分类方法,搭建了一个恶意代码的自动化分析平台,通过可视化的交互界面,展示了恶意代码的分析结果和分析过程中提取的样本信息。总而言之,本文对恶意代码的分类技术进行了深入探索,通过一系列的实验测试结果表明,本文所提出的相关方法能够有效识别恶意代码的功能类型和家族类型,可为恶意代码的自动化分析提供有效的解决方案,可进一步应用于网络安全建设、应急响应和攻击组织溯源等诸多领域。

关键词：恶意代码特征提取神经网络注意力机制网络安全

一种基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络

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计算机应用研究 2012年第6期29卷 2214-2217,2257页

作者：徐小龙吴家兴杨庚南京邮电大学计算机学院南京210003 中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室北京100190 南京邮电大学计算机技术研究所南京210003

针对目前的反病毒系统在应对恶意代码时通常具有的滞后性,提出并构建了一种新颖的基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络。Cloud-P2P计算模型将云计算与对等计算进行有机融合。恶意代码联合防御网络系统中的集群服务器与用户终... 详细信息

针对目前的反病毒系统在应对恶意代码时通常具有的滞后性,提出并构建了一种新颖的基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络。Cloud-P2P计算模型将云计算与对等计算进行有机融合。恶意代码联合防御网络系统中的集群服务器与用户终端群体联合组成了一个高安全防御网,协同防御恶意代码,并快速产生群体免疫力。为了提高系统的性能表现,提出适用于Cloud-P2P融合计算环境的两种基于分布式哈希表的层次式网络结构C-DHT和D-DHT,并通过引入移动agent技术实现了恶意代码联合防御网络中的疫苗agent和巡警agent。基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络具有负载均衡、反应快捷、防御全面和兼容性良好等性能表现。

关键词：云计算对等计算恶意代码反病毒云安全

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基于特征阈值的恶意代码快速分析方法

计算机科学 2016年第S2期43卷 342-345,367页

作者：齐法制孙智慧中国科学院高能物理研究所北京100049 中国科学院大学北京100049

当前恶意代码具有种类多、危害大、复杂程度高、需要的应急响应速度快等特点,针对现有恶意代码分析方法难以适应现场快速分析处置与应用实践的需求的问题,研究了基于特征阈值的恶意代码分析方法,构建了恶意代码快速分析处置的具体环节,... 详细信息

当前恶意代码具有种类多、危害大、复杂程度高、需要的应急响应速度快等特点,针对现有恶意代码分析方法难以适应现场快速分析处置与应用实践的需求的问题,研究了基于特征阈值的恶意代码分析方法,构建了恶意代码快速分析处置的具体环节,包括环境分析、文件细化、静态分析、动态分析,并通过构建的阈值判断来定位代码的功能和家族属性,并给出清除恶意代码的具体方法。实际应用结果证明,此方法对恶意代码安全特性相关的意图、功能、结构、行为等因素予以综合,实现在现场处置层面上对恶意代码安全性的分析研究,为当前网络安全恶意代码的现场快速响应和处置提供了重要支撑。

关键词：信息安全恶意代码现场处置阈值分析快速处置

P2P文件共享系统中恶意代码防治的激励机制

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计算机工程与应用 2006年第34期42卷 122-126页

作者：董健全谢承灏李超上海大学计算机工程和科学学院上海200072

随着P2P技术被广泛地应用在文件共享系统中,有越来越多的蠕虫和病毒等恶意代码通过这些P2P系统快速传播。P2P系统的特性使得恶意代码易传播而难防治。对此,提出一种用于恶意代码防治的激励机制,可以激励网络中的用户提高自身节点对恶意... 详细信息

随着P2P技术被广泛地应用在文件共享系统中,有越来越多的蠕虫和病毒等恶意代码通过这些P2P系统快速传播。P2P系统的特性使得恶意代码易传播而难防治。对此,提出一种用于恶意代码防治的激励机制,可以激励网络中的用户提高自身节点对恶意代码的防范能力。这种激励机制可以和现有的P2P文件共享系统相结合,以此来减缓、遏制恶意代码在这些系统内的传播。

关键词：对等计算文件共享恶意代码激励机制

基于GPU加速的恶意代码字节码特征提取方法研究

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四川大学学报（自然科学版） 2019年第2期56卷 227-234页

作者：周紫瞻王俊峰四川大学计算机学院成都610065

随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一... 详细信息

随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一计算设备架构CUDA,将传统恶意代码字节码序列特征提取方法中字节码N-Gram特征的提取、TFIDF特征的计算等密集计算型任务移交给GPU进行并行计算.实验表明,针对不同样本文件大小的数据集,该方法均有2～4倍以上的速度提升,大幅提高恶意代码字节码序列特征提取的速度.

关键词：恶意代码特征提取 CUDA 字节码序列 N-Gram