武汉大学信息安全专业实践教学体系的探索与研究

<正>1引言随着社会对人才的知识、能力、技能等综合素质的要求不断提高,实践教学越来越受到重视。教育部     

基于样本嵌入的挖矿恶意软件检测方法

加密货币挖矿恶意软件的高盈利性和匿名性，对计算机用户造成了巨大威胁和损失。为了对抗挖矿恶意软件带来的威胁，基于软件静态特征的机器学习检测器通常选取单一类型的静态特征，或者通过集成学习来融合不同种类静态特征的检测结果，忽略了不同种类静态特征之间的内在联系，其检测率有待提升。文章从挖矿恶意软件的内在层级联系出发，自下而上提取样本的基本块、控制流程图和函数调用图作为静态特征，训练三层模型以将这些特征分别嵌入向量化，并逐渐汇集从底层到高层的特征，最终输入分类器实现对挖矿恶意软件的检测。为了模拟真实环境中的检测情形，先在一个小的实验数据集上训练模型，再在另一个更大的数据集上测试模型的性能。实验结果表明，三层嵌入模型在挖矿恶意软件检测上的性能领先于近年提出的机器学习模型，在召回率和准确率上相比其他模型分别提高了7%和3%以上。     

恶意代码演化与溯源技术研究

恶意代码溯源是指通过分析恶意代码生成、传播的规律以及恶意代码之间衍生的关联性，基于目标恶意代码的特性实现对恶意代码源头的追踪.通过溯源可快速定位攻击来源或者攻击者，对攻击者产生一定的震慑打击作用，具有遏制黑客攻击、完善网络安全保障体系的重要作用和价值.近年来，网络安全形势愈加严峻，归类总结了学术界和产业界在恶意代码溯源领域的研究工作，首先揭示了恶意代码的编码特性以及演化特性，并分析这些特性与溯源的关系；然后，分别从学术界和产业界对恶意代码的溯源技术和研究进行梳理，同时对每个溯源阶段的作用以及影响程度进行了讨论，并对目前恶意代码的溯源对抗手段进行分析；最后讨论了恶意代码溯源技术面对的挑战和未来的发展趋势.