一种面向环境识别的恶意代码完整性分析方法

完整性分析一直是恶意代码动态分析的难点。针对恶意代码动态分析方法存在行为获取不完整的问题,提出了一种面向环境识别的恶意代码完整性分析方法,通过分析恶意代码执行过程中的数据流信息识别恶意代码敏感分支点,构造能够触发隐藏行为的执行环境,提高了恶意代码行为分析的完整程度。通过对50个恶意代码样本的分析结果表明,该方法能有效缩减分析时间,获得更加全面的行为信息,有效提高分析效率和分析的完整性。     

基于UI自动遍历的Android恶意代码动态分析方法

随着移动互联网的快速发展,针对移动平台尤其是Android平台的恶意代码威胁也日益严重。恶意代码分析方法包括静态分析和动态分析两大类。由于静态分析方法难以处理一些经过变形、加密、混淆等技术处理的代码,动态分析已经成为了恶意代码分析领域的发展热点。现有的Android平台动态分析技术存在着分析环境易被识别、分析的代码覆盖率难以保证等问题。如何触发Android平台恶意代码的恶意行为,提高动态分析的全面性是保证动态分析效果的关键问题之一。提出基于UI自动遍历的Android恶意代码动态分析办法,可在一定程度上解决此问题。该方法结合Android平台自身的特色,基于UI元素自动构造不同的执行路径,可有效提高代码分析的全面性。     

恶意代码动态分析中的反虚拟化问题研究

反虚拟化是当前影响恶意代码动态分析系统全面获取样本行为数据的重要因素.本文提出从恶意代码动态分析环境的主机环境,网络环境和用户交互环境进行系统的反虚拟化对抗方法,并将反虚拟化对抗实现在已有的动态分析系统上,实验结果表明反虚拟化对抗有效的增强了动态分析系统获取样本行为数据的能力.     

基于特征阈值的恶意代码快速分析方法

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。     

恶意代码行为获取的研究与实现

分析对比了恶意代码的静态分析方法和动态分析方法,设计并实现了一种结合虚拟机技术和Windows操作系统自身所具有的调试功能来获取恶意代码行为的模块,该模块能够自动控制虚拟机运行监控程序来获取恶意代码的行为,并通过引入基于信息增益的特征权重算法来获得行为特征.     

一种基于主动学习的恶意代码检测方法

现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析.然而新型恶意代码大量涌现,其出现之初,样本数量有限,现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种.本文在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度,引入了恶意代码检测估计风险,并提出一种通过最小化估计风险实现主动学习的恶意代码检测方法.该方法只需要很少比例的训练样本就可实现准确的恶意代码检测,较现有方法更适用于新型恶意代码检测.通过我们对真实的8,340个正常进程以及7,257个恶意代码进程的实验分析,相比于传统基于统计分类器的检测方法,本文方法明显地提升了恶意代码检测效果.即便在训练样本仅为总体样本数量1%的情况下,本文方法可以也可达到5.55%的错误率水平,比传统方法降低了36.5%.     

MACSPMD:基于恶意API调用序列模式挖掘的恶意代码检测

基于动态分析的恶意代码检测方法由于能有效对抗恶意代码的多态和代码混淆技术,而且可以检测新的未知恶意代码等,因此得到了研究者的青睐。在这种情况下,恶意代码的编写者通过在恶意代码中嵌入大量反检测功能来逃避现有恶意代码动态检测方法的检测。针对该问题,提出了基于恶意API调用序列模式挖掘的恶意代码检测方法MACSPMD。首先,使用真机模拟恶意代码的实际运行环境来获取文件的动态API调用序列;其次,引入面向目标关联挖掘的概念,以挖掘出能够代表潜在恶意行为模式的恶意API调用序列模式;最后,将挖掘到的恶意API调用序列模式作为异常行为特征进行恶意代码的检测。基于真实数据集的实验结果表明,MACSPMD对未知和逃避型恶意代码进行检测的准确率分别达到了94.55%和97.73%,比其他基于API调用数据的恶意代码检测方法 的准确率分别提高了2.47%和2.66%,且挖掘过程消耗的时间更少。因此,MACSPMD能有效检测包括逃避型在内的已知和未知恶意代码。     

基于行为分析的黑客攻击软件自动化分析工具的设计与实现

静态分析和动态分析是两种主流的恶意代码分析技术.随着反调试、程序补丁、代码混淆、多态和变型等技术的出现,静态分析技术的局限性越来越明显.该文设计了一种基于内核调用和正则表达式技术的恶意软件自动化分析工具,并用熊猫烧香病毒进行了验证,此工具提高了自动化分析的效率.     

虚拟机检测与反检测技术研究

目前恶意代码研究领域普遍使用虚拟机来动态分析恶意代码,然而众多恶意代码都使用了虚拟机检测的技术来对抗。本文首先简单介绍了虚拟机技术,然后对虚拟机检测技术及其相应检测算法进行了研究,最后介绍了一些反虚拟机检测技术。     

基于M序列的恶意代码分片插入机制

恶意代码的生存周期包括恶意代码的产生、传播、隐藏和破坏.其中,隐藏是恶意代码生存周期中极其重要的一环.研究恶意代码的隐藏技术,了解隐藏技术的原理和关键技术,才能更好地防御恶意代码的攻击.目前,恶意代码的深层隐藏与检测技术已经成为当前计算机安全领域的一个研究热点.为了更深入地研究恶意代码,首先分析恶意代码的模糊变换和分片插入技术,然后利用M序列的随机性和状态遍历特性,提出了一种基于M序列的恶意代码分片插入机制.实验证明该机制能够有效提高恶意代码的随机性和抗分析能力.