基于内存监控的动态脱壳系统

恶意代码所采用的各式各样的“壳”给安全分析带来了很多困难,加壳代码的自动脱壳技术对提高安全分析工作的效率有很大作用。根据加壳程序在运行过程中的特点,设计并实现了基于内存监控的恶意代码动态自动脱壳系统。该系统动态的记录并分析加壳程序在运行过程中内存操作,并根据脱壳特点确定原程序的真正执行位置,完整的记录加壳程序脱壳过程。实验表明,该动态脱壳技术可以有效实现对恶意代码的自动脱壳。     

恶意软件的时序对偶数据流图挖掘及其检测方法

基于数据流图的恶意软件检测方法通常仅关注API(application programming interface)调用过程中的数据流信息,而忽略API调用顺序信息。为解决此问题,所提方法在传统数据流图的基础上融入API调用的时序信息,提出恶意软件时序对偶数据流图的概念,并给出模型挖掘方法,最后提出一种基于优化的图卷积网络对时序对偶数据流图进行分类、进而用于恶意软件检测与分类的方法。实验结果表明,所提方法的恶意软件识别准确率较传统基于数据流图的恶意软件识别方法有更好的检测效果。     

面向恶意软件分析及保护的文件系统

为应对危害日益严重的恶意软件,提出在文件系统层对恶意软件进行分析和防御,并尽可能减少其影响的方法,设计实现了面向恶意软件分析和保护的文件系统(MAPFS). 该系统通过文件版本化技术和钩子技术,可记录1个进程在其生命过程中对文件系统的一系列修改. 这些行为记录可作为分析恶意软件的重要依据,也可用于对被破坏的重要文件进行恢复保护. 实验结果表明,该方法可有效用于恶意软件的分析及保护,MAPFS在性能方面的影响低于10％.     

基于ELF静态结构特征的恶意软件检测方法

Linux平台的恶意软件检测方法目前研究较少,主要的分析手段和检测技术依然有很大的局限性。提出了一种基于ELF文件静态结构特征的恶意软件检测方法。通过对Linux平台ELF文件静态结构属性深入分析,提取在恶意软件和正常软件间具有很好区分度的属性,通过特征选择方法约减提取的特征,然后使用数据挖掘分类算法进行学习,使得能正确识别恶意软件和正常文件。实验结果显示,所使用分类算法能够以99.7%的准确率检测已知和未知的恶意软件,且检测时间较短,占用系统资源较少,可实际部署于反病毒软件中使用。     

Android恶意软件检测方法研究

针对Android恶意软件泛滥的局面,提出了一种基于行为的恶意软件动态检测的方法。首先,综合收集软件运行时的动态信息,包括软件运行时系统的信息和软件的内核调用信息,并将内核调用序列截断成定长短序列的形式。其次,将各方面信息统一为属性、属性值的形式。以信息增益作为指标,选用CA．5算法筛选出信息增益高、作用不重叠的属性,并依据信息增益的大小为各属性正比分配权重因子。最后,用K最近邻算法完成机器学习,识别出与样本类似的恶意软件,并将未知类型的软件标记为疑似恶意。实验结果表明,该方法识别率高、误报率低。通过增大学习样本库,识别的效果可以进一步提高。     

Always connected,but are smart mobile users getting more security savvy? A survey of smart mobile device users

Smart mobile devices are a potential attack vector for cyber criminal activities. Two hundred and fifty smart mobile device owners from the University of South Australia were surveyed. Not surprisingly, it was found that smart mobile device users in the survey generally underestimated the value that their collective identities have to criminals and how these can be sold. For example, participants who reported jail-breaking/rooting their devices were also more likely to exhibit risky behaviour (e.g. downloading and installing applications from unknown providers), and the participants generally had no idea of the value of their collective identities to criminals which can be sold to the highest bidder. In general, the participants did not understand the risks and may not have perceived cyber crime to be a real threat. Findings from the survey and the escalating complexities of the end-user mobile and online environment underscore the need for regular ongoing training programs for basic online security and the promotion of a culture of security among smart mobile device users. For example, targeted education and awareness programmes could be developed to inform or educate smart mobile device users and correct misconceptions or myths in order to bring about changes in attitudes and usage behaviour (e.g. not taking preventative measures such as strong passwords to protect their devices). Such initiatives would enable all end users (including senior University management who use such devices to access privileged corporate data and accounts) to maintain current knowledge of the latest cyber crime activities and the best cyber security protection measures available.     

Android应用模拟交互技术的研究

针对于行为分析的Android恶意代码检测技术均需要收集大量的运行数据,文中提出了一种基于用户模拟交互技术的数据收集方式。使用计算机及若干个Android设备,自动化完成有效分析数据的收集,减少了人工参与的程度。通过结合使用制定的Android应用程序的运行策略,包括环境差异策略、时间差异策略、事件差异策略,以及测试工具等,完成应用程序在Android设备上的自动安装、交互运行、数据收集以及自动卸载。验证实验表明,该用户模拟交互技术能有效收集应用程序的运行数据,是一种可行的应用方案。     

电力移动智能终端安全技术研究

电力移动智能终端中存储的用户身份、电力运维数据、电网管理数据等大量重要信息使其具有巨大的攻击价值。Android作为目前全球最广泛使用的移动终端操作系统,也为相当规模的电力移动智能终端所应用,然而,其开放性（第三方开发）等特征在增强其功能和提升应用灵活性的同时也为系统漏洞、恶意应用等多种类型的攻击提供了渠道。文章通过对Android系统安全模型和安全威胁的研究,总结了针对Android平台上的电力移动智能终端的远程和本地攻击、隐私窃取、通信劫持和远程控制技术及方法。最后,提出了在基于Android系统的电力移动智能终端上加载恶意代码检测模块和操作系统加固的建议方案。     

恶意软件检测中的特征选择问题

恶意软件检测问题是一个十分重要的问题,而特征选择的好坏对于恶意软件检测具有决定性的影响.该文提出用有效性,自动性及时空效率作为恶意软件检测中选择的特征好坏评价的基本指标,并讨论了几种恶意软件检测特征选择的分类方法.对目前常见的基于n元序列、基于操作码、基于基本块和基于行为的特征选择方法进行了较为系统的回顾,分析了各种特征选择方法的基本原理,总结梳理了每种特征选择方法的优点和缺点,并对特征选择的效果进行了定性的评估,得出的结论对于选择合适的特征用于恶意软件检测具有积极的参考意义.     

基于能量有限型无线传感网的恶意软件攻防优化策略

本文针对目前无线传感网络中恶意软件模型化工作的不足,从攻击与防御角度出发,考虑了攻击扫描速率对于攻防优化策略的不同意义,同时考虑了无线传感节点能量有限的特征,在传统恶意软件传播模型的基础上提出了一种改进的无线传感网络恶意软件攻防优化模型。该模型在传统SIR传播模型基础上进行扩展,考虑了免疫与修复的不同因素,最终给出了攻防优化评估方案。通过仿真实验表明,该攻防优化评估方案能够高效地描述攻击扫描参数对恶意软件在无线传感网络中攻击与防御各自效果最大化的关键影响。