BIOS恶意代码实现及其检测系统设计

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恶意代码检测系统的设计与应用研究

恶意代码检测系统的设计与应用研究恶意代码（malware）是指那些以非法、恶意目的而编写的计算机程序。

它可以破坏系统、窃取财务信息、监控计算机用户等，给个人、企业、甚至国家造成了不可估量的损失。

为了保障计算机系统的安全，恶意代码检测系统应运而生。

恶意代码检测系统是目前网络安全领域的一个重要研究方向，本文将从恶意代码检测系统的设计原理和应用研究展开讨论。

一、恶意代码特征分析恶意代码检测系统需要先根据恶意代码的特征进行分析，以便发现和识别这些程序。

恶意代码具有以下几个特征：1. 代码混淆：恶意代码会对代码进行加密或编码，使其难以被发现和识别。

2. 动态加载：恶意代码通常使用动态加载技术，只有在特定条件下才会执行对计算机系统的攻击。

3. 持久化：恶意代码会进行持久化，以便在重启后仍然能够启动和运行。

4. 反调试：恶意代码通常具有反调试的功能，这使得它难以被调试和跟踪。

5. 隐藏性：恶意代码通常会隐藏自己，以免被发现和清除。

通过对上述特征的分析，我们可以找出恶意代码的行为方式，从而为后续设计检测系统做好准备。

二、恶意代码检测技术综述目前，恶意代码检测技术主要包含以下几种：1. 特征分析法：根据已知的恶意代码特征，对未知的恶意代码进行分析，并与数据库中的已知恶意代码进行比对，从而判断该代码是否恶意。

2. 行为分析法：通过对程序的执行过程进行监测和分析，来判断该代码是否具有恶意行为。

3. 静态分析法：对程序进行反汇编，分析其代码结构和执行流程等信息，来判断该代码是否恶意。

4. 混合分析法：将特征分析法、行为分析法和静态分析法三种技术结合起来，通过多种手段来鉴别恶意代码。

综合考虑上述技术的优缺点和适用场景，我们提出以下的设计思路。

三、基于深度学习的恶意代码检测系统深度学习是一种新兴的人工智能技术，可以有效地识别和分类大量的数据。

我们可以利用深度学习技术来识别恶意代码，从而提升恶意代码检测的准确率。

在设计基于深度学习的恶意代码检测系统时，我们应该考虑以下几个方面：1. 数据集构建：需要利用大量的样本数据来构建恶意代码和正常代码的分类模型。

计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析

计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析计算机安全是当今社会中极其重要的一个领域，随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，计算机系统面临的风险也在不断增加。

入侵检测与恶意代码分析技术作为计算机安全领域中的重要工具，其原理和应用一直备受关注。

本文将重点围绕入侵检测与恶意代码分析技术的原理进行解析，旨在帮助读者全面了解这一领域的知识。

一、入侵检测技术的原理解析入侵检测技术是指通过对计算机系统的各种活动进行检测和分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为。

其核心原理是通过对系统日志、网络流量、系统调用等数据进行实时监测和分析，以发现潜在的攻击并及时采取相应的防御措施。

入侵检测技术主要包括基于特征的检测、基于行为的检测和基于异常的检测三种方式。

1.基于特征的检测基于特征的检测是指通过事先确定的攻击特征或规则来进行检测和识别，其核心原理是将已知的攻击特征与实际的系统活动进行比对，从而识别出潜在的攻击。

这种方式主要包括签名检测和状态机检测两种方式。

签名检测是指通过预先建立的攻击特征库来检测和识别已知的攻击，其优点是准确性高，但缺点是对于新型的攻击无法有效的识别。

状态机检测是指通过对系统状态的变化进行监测和分析，以识别出系统中的潜在攻击。

这种方式的优点是能够处理未知的攻击，但其缺点是误报率较高。

2.基于行为的检测基于行为的检测是指通过对系统的正常行为进行建模，然后检测并识别与模型不符的行为。

其核心原理是通过对系统的行为特征进行建模，并对系统实际的行为进行对比分析，从而发现潜在的攻击。

这种方式的优点是能够识别出未知的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。

3.基于异常的检测基于异常的检测是指通过对系统的正常行为进行学习，然后检测并识别出与正常行为不符的异常行为。

其核心原理是通过对系统的正常行为进行学习和建模，然后对系统实际的行为进行比较分析，从而发现潜在的异常行为。

这种方式的优点是能够识别出新型的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。

信息安全恶意代码检测与分析

信息安全恶意代码检测与分析在当今数字化的时代，信息安全成为了至关重要的问题。

恶意代码如同隐藏在数字世界中的“毒瘤”，时刻威胁着个人用户、企业甚至整个社会的信息安全。

了解恶意代码的检测与分析方法，对于保护我们的信息资产具有极其重要的意义。

恶意代码，简单来说，就是一段能够对计算机系统或网络造成损害、窃取敏感信息或者执行其他非法操作的程序代码。

它可以以多种形式存在，比如病毒、蠕虫、木马、间谍软件、勒索软件等等。

这些恶意代码的传播途径也是五花八门，常见的有网络下载、电子邮件附件、移动存储设备、软件漏洞利用等。

那么，如何检测这些恶意代码呢？首先，基于特征的检测方法是较为常见的一种。

这种方法就像是通过“指纹”来识别罪犯一样。

安全研究人员会对已知的恶意代码进行分析，提取出其独特的特征码，比如特定的代码片段、文件结构等。

然后，安全软件会在系统中扫描文件，将其与已知的特征码进行比对。

如果匹配成功，就可以判定为恶意代码。

但这种方法有一个明显的缺点，那就是对于新出现的、尚未被收录特征码的恶意代码可能会无能为力。

另一种检测方法是基于行为的检测。

它关注的是程序的运行行为。

通过监控程序在系统中的操作，比如对系统文件的修改、网络连接的建立、注册表的更改等，如果发现异常或者可疑的行为，就会发出警报。

这种方法对于检测未知的恶意代码具有一定的优势，因为无论恶意代码如何变化，其恶意行为往往具有一定的共性。

还有一种基于启发式的检测方法。

它不像基于特征的检测那样依赖于已知的特征，也不像基于行为的检测那样需要实时监控。

启发式检测通过一些规则和算法，对程序的代码结构、逻辑等进行分析，评估其潜在的风险。

如果某个程序的某些特征符合恶意代码的常见模式，就会被标记为可疑。

在恶意代码检测的过程中，沙箱技术也是一种常用的手段。

沙箱就像是一个隔离的“实验场”，将可疑的程序放入其中运行，观察其行为而不会对真实的系统造成影响。

如果在沙箱中发现了恶意行为，就可以确定该程序为恶意代码。

八种硬件木马设计和实现

八种硬件木马设计和实现硬件木马是指通过在计算机硬件上植入恶意代码，实现对目标计算机的操控和攻击的一种恶意软件。

与软件木马相比，硬件木马更加隐蔽，很难被检测和清除。

下面将介绍八种常见的硬件木马设计和实现方法。

1.主板固件植入：通过对计算机主板固件进行修改，将恶意代码写入主板的固件中。

这样在计算机启动时，恶意代码会自动加载并运行，从而实现对目标计算机的控制。

2.硬盘固件植入：恶意代码可以被植入到硬盘的固件中，当计算机启动时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以读取硬盘上的数据，或者在计算机运行中篡改数据。

3.网卡固件植入：恶意代码可以被植入到网卡的固件中，当计算机连接到网络时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以监听和窃取网络通信数据，或者篡改传输数据。

4.显示器固件植入：恶意代码可以被植入到显示器的固件中，当计算机连接到显示器时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以监控和截获显示器的显示内容，包括屏幕上的敏感信息。

5.键盘固件植入：恶意代码可以被植入到键盘的固件中，当用户使用键盘输入时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以记录用户的敏感输入信息，如密码、信用卡号等。

6.鼠标固件植入：恶意代码可以被植入到鼠标的固件中，当用户使用鼠标时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以控制鼠标的移动和点击，实现对目标计算机的操控。

B设备植入：恶意代码可以被植入到USB设备的固件中，当用户将USB设备连接到计算机时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以利用USB设备传输恶意代码，实现对目标计算机的攻击。

8.CPU植入：恶意代码可以被植入到CPU中的控制电路中，当计算机启动时，恶意代码会自动加载并运行。

通过这种方式，攻击者可以直接控制和操控CPU的功能，实现对目标计算机的远程控制。

以上是八种常见的硬件木马设计和实现方法。

由于硬件木马具有隐蔽性高、难以被检测和清除等特点，对于用户来说，保持计算机硬件的安全是至关重要的。

计算机恶意代码的检测与查杀

67第2卷　第36期计算机恶意代码的检测与查杀张正欣（江苏省盐城市社会保障信息中心，江苏　盐城　224001）摘要：随着在线办理业务的高速发展，互联网已经成为企业拓展业务的重要平台，方便的同时也面临着恶意程序引起的安全威胁。

文章总结了恶意代码的多种存在形式与各自的特点，提出了恶意代码一般的分析检测技术与查杀步骤，并阐述了新一代恶意代码检测与清除的技术实现模型，希望能对减少恶意代码侵害起到积极的促进作用。

关键词：恶意代码：检测：清除中图分类号：TP309.5　文献标识码：A　文章编号：2096-6164（2020）36-0067-03恶意代码是在计算机、个人数字助理或其他信息处理设备上非授权执行的一系列命令或指令。

恶意代码包括蠕虫、病毒、特洛伊木马、Root-Kit。

恶意代码可直接删除文件、加密文件、停止正常服务进程、破坏系统、格式化磁盘，对计算机系统的完整性和可靠性构成重大威胁，同时给企业带来了重大的安全隐患，诸如个人隐私泄露和关键业务数据泄露等。

1　恶意代码表现特点恶意程序通常会未经计算机用户许可自行更改计算机、破坏计算机或者违反计算机用户的意愿使用计算机。

木马和病毒统称为恶意程序，木马的特征是从程序表面看上去有用或无害，但它往往包含了旨在利用或损坏信息系统的隐藏代码。

病毒的特点是自行传播，它可以通过网络连接自动将其自身从一台计算机分发到另一台计算机上。

典型恶意代码类型如表1所示：表1　恶意代码类别类型存在的媒介危害性可执行文件型网络、文件高危动态链接库型文件危险引导型磁盘危险宏病毒文件危险硬件固化型引导危险脚本型文件危险内核驱动型内核高危（1）可执行文件型。

存在的形式是.EXE/.SYS后缀名的可执行文件，是典型的伴随性病毒，当文件被感染时会生成与可执行文件名称相同的.COM后缀文件，当执行该程序时先启动的是.COM名的文件，然后.COM文件调用.EXE/.SYS格式文件，特征是它会开启计算机系统进程，可能是单个进程或者是多个进程，但往往权限比较小，已知的.batcom/.Exe后缀名的通常是可执行文件病毒：（2）动态链接库型。

入侵检测系统的代码设计与实现

入侵检测系统的代码设计与实现入侵检测系统是一种重要的网络安全工具，用于监视网络流量和系统活动，以便识别可能的入侵行为。

它可以帮助组织保护其系统和数据免受未经授权的访问和损害。

本文将介绍入侵检测系统的基本原理和设计方法，并提供一个实际的代码示例。

一、入侵检测系统的基本原理入侵检测系统的基本原理是通过监视网络流量和系统日志，识别和分析异常的活动和潜在的入侵行为。

它可以分为两种类型：网络入侵检测系统和主机入侵检测系统。

网络入侵检测系统（NIDS）通常位于网络边缘，监视整个网络的流量，以便发现入侵行为。

它使用各种技术来检测恶意流量，如基于规则的检测、基于特征的检测和基于异常的检测。

主机入侵检测系统（HIDS）安装在单个主机上，监视该主机的系统活动和日志，以便发现任何可能的入侵行为。

它可以检测到恶意软件、未经授权的访问和其他潜在的安全问题。

入侵检测系统的设计方法通常包括数据采集、特征提取、模型训练和异常检测等步骤。

在下一部分中，我们将详细介绍这些步骤，并提供一个简单的入侵检测系统的代码示例。

二、入侵检测系统的设计与实现1.数据采集入侵检测系统的第一步是数据采集，即收集网络流量和系统活动的数据。

对于网络入侵检测系统，我们可以使用抓包工具（如Wireshark）来捕获网络流量数据；对于主机入侵检测系统，我们可以监视系统日志和进程活动，以收集相关数据。

数据采集的关键是要获取到足够的有代表性的数据，以便用于训练和测试检测模型。

这可能需要大量的样本数据和时间来收集和整理。

2.特征提取一旦我们收集到了足够的数据，我们就可以进行特征提取，即从原始数据中提取出能够描述数据特征和行为的特征向量。

对于网络流量数据，我们可以提取出源IP地址、目的IP地址、端口号、协议类型等特征；对于系统日志数据，我们可以提取出进程名称、事件类型、操作用户等特征。

特征提取的目标是要将原始数据转换成可供机器学习算法处理的格式，通常是一个特征向量。

恶意代码检测与分析

恶意代码检测与分析恶意代码是指那些被设计用来对计算机系统或网络进行破坏、入侵或传播的代码。

恶意代码的目的可以是窃取敏感信息、破坏系统功能、操纵系统行为或传播自身。

恶意代码种类繁多，包括病毒、蠕虫、木马、间谍软件、广告软件等。

为了确保计算机系统和网络的安全，恶意代码的检测与分析变得至关重要。

下面将介绍恶意代码检测与分析的方法和技术。

一、恶意代码检测1.病毒扫描病毒扫描是一种最常见的恶意代码检测方法。

它通过对文件和系统进行扫描，寻找已知的病毒特征。

病毒特征是一些已知的病毒代码片段、文件名或行为模式。

如果扫描发现了这些特征，就会认定文件或系统受到感染。

2.行为分析行为分析是一种基于恶意代码的行为模式进行检测的方法。

它监视软件程序的运行过程，分析其行为模式是否符合恶意代码的行为。

例如，如果一个程序试图修改系统文件或窃取用户信息，就可能是恶意代码。

3.网络流量分析恶意代码在传播和执行时通常会通过网络进行通信。

网络流量分析可以通过监视网络通信，检测出异常流量模式或恶意行为。

例如，如果一个计算机在短时间内向大量IP地址发送数据包，就可能是一个僵尸网络的一部分。

二、恶意代码分析恶意代码分析是对恶意代码进行深入分析和理解的过程，目的是找出其行为、特征和传播方式，从而提供有效的防御措施。

1.静态分析静态分析是对恶意代码进行静态扫描，不需要实际运行代码。

静态分析可以通过对代码的反汇编、符号执行和代码模式匹配等技术来获取恶意代码的行为和特征。

2.动态分析动态分析是在虚拟环境中运行恶意代码，并监视其行为模式和系统调用。

动态分析通常通过采集恶意代码的运行数据、行为模式和输入输出参数来分析恶意代码的特征和目的。

3.持续监测总结：恶意代码检测与分析是确保计算机系统和网络安全的重要环节。

通过病毒扫描、行为分析和网络流量分析等方法可以及时检测恶意代码。

静态分析和动态分析可以深入理解恶意代码的行为和特征，从而提供有效的防御措施。

持续监测可以保持对恶意代码的及时识别和应对。

BIOS恶意代码实现及其检测系统设计

ｄｔｃｉｎｓｓｅｗｈｃｎｌｄｓｔｅｍｏｕｅｆｓｍｐｉｇ，ｄｌｉａｓｍｂｉ，ｅｏｒｓｉｇａｄｍａｉｉｕｏｅａａｙｉｇ．ｐｌａｉｎｒｓｌｅｅｔｏｙｔｍｉｈｉｃｕｅｄｌｓｏａｌｈｎｍｏｕｅｄｓｓｅｌｎｇｄｃｍｐｅｓｎｎｌｏｓｃｄｎｌｚｎＡｐｉｔｅｕｔｃｃｏｓｓｗｔｉｙｔｍａｅｅｔｈａｉｉｕｓｃｄｎＢＩａｅｆｌ，ｄｉａｆｅｔｅｙｅｈａｃｈｅｕｉｙｏｈｏｔｓｓｓｅｃｎｄｔｃｅｍｌｃｏｏｅｉＯＳｉｇｅａｃｎｅｃｉｌｎｎｅｔｅｓｃｒｔｆＢＩ．ｈａｔｈｔｍｉｎｔｖＯＳ
第３卷第２期６ｌ
ＶＬ３６ｏ
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２１００年１月１
Ｎｏｍｂｅ０１ｖｅｒ２０
Ｎｏ２ｌ．
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｍｅｉｅｉｇ
博士论文・
文章缡号：ｌ０４（ｌ２— ０７＿文献标识码：０ —３２２０ｌ０１—ｏｏ８０）＿２Ａ
ＢＩＳＭａｉｉｕｄｍｐｅｅｔｔｏＯｌｃｏｓＣｏｅＩｌｍｎａｉｎ
ａｄＩｓＤｅｅｔｏｓｅｓｇｎｔｔｃｉｎＳｙｔｍＤｅｉｎ
ＷＡＮＧｉ．ｈｅ，ＬＩＢａｘ。ＰＮｎＸａｏｚｎ一．Ｕｎ．ｕＡＬｉ，
中圈分类号ｌＰ９３３Ｔ
ＢＯＳ恶意代码实现及其检测系统设计Ｉ

网络安全中的恶意代码检测方法

网络安全中的恶意代码检测方法恶意代码是指那些带有恶意意图的计算机程序，它们可能对用户的计算机系统、数据以及网络安全带来巨大风险。

随着网络攻击的不断增加和恶意代码的复杂化，恶意代码检测成为了网络安全中至关重要的一环。

本文将探讨网络安全中的恶意代码检测方法。

1. 病毒特征检测法病毒特征检测法是一种基于病毒数据库的常用检测方法。

它通过比对文件或代码的特征与已知病毒特征进行匹配，以确定是否存在恶意代码。

该方法的优势在于可以检测出已知的病毒，但缺点是无法检测出未知的病毒，因为对于未知的病毒，病毒特征数据库中并没有相应的特征。

2. 行为监测法行为监测法是一种动态分析方法，它通过监测程序运行时的行为来判断是否存在恶意代码。

该方法可以检测出未知的恶意代码，因为它不依赖于特定的特征库。

行为监测法主要是通过监控程序的系统调用、文件读写、网络连接等行为来推断程序是否具有恶意行为。

然而，由于恶意代码具有多样性和变异性，行为监测法也存在漏报和误报的风险。

3. 静态分析法静态分析法是一种通过分析恶意代码的源代码或二进制码来检测恶意代码的方法。

它可以在不运行程序的情况下检测出恶意代码的存在，并可以提供恶意代码的详细信息。

静态分析法主要依靠对代码结构、指令流等进行分析，以推断代码是否具有恶意行为。

然而，静态分析法也存在一些局限性，例如无法检测出加密或混淆的恶意代码。

4. 机器学习方法近年来，机器学习方法在恶意代码检测中得到了广泛应用。

机器学习方法利用大量的已知恶意代码样本进行训练，从而建立分类模型，并通过对新样本进行分类来判断是否存在恶意代码。

机器学习方法可以有效地检测出未知的恶意代码，并且可以通过不断更新训练样本来提高检测效果。

然而，机器学习方法也存在一些挑战，例如需要大量的训练样本和处理不平衡数据的问题。

5. 混合检测方法为了提高恶意代码检测的准确性和效率，研究者们提出了一种将多种检测方法结合起来的混合检测方法。

混合检测方法可以综合利用特征检测、行为监测、静态分析、机器学习等方法的优势，从而提高恶意代码检测的综合能力。

网络安全中的恶意代码检测与防护技术

网络安全中的恶意代码检测与防护技术恶意代码是指那些具有恶意目的的计算机程序，它们可能会对用户的计算机系统、数据和隐私造成损害。

在当今高度互联的网络环境下，恶意代码的威胁不容忽视。

因此，对恶意代码进行检测与防护是网络安全的关键一环。

恶意代码的种类繁多，包括病毒、蠕虫、木马、间谍软件等。

这些恶意代码旨在窃取用户的敏感信息、破坏系统或进行其他形式的攻击。

为了应对这些威胁，恶意代码检测与防护技术逐渐发展成为一个庞大而复杂的领域。

在恶意代码检测方面，传统的签名检测方法是最常见的一种。

这种方法通过对已知恶意代码的特征进行提取，并创建相应的病毒库来进行检测。

然而，随着恶意代码不断进化和变化，传统签名检测方法存在无法检测新型、未知恶意代码的问题。

为了解决这一问题，基于行为的检测方法逐渐兴起。

这种方法通过分析程序运行时的行为特征来判断是否存在恶意代码。

例如，通过监视程序是否进行网络连接、修改注册表等行为来进行检测。

此外，机器学习和人工智能在恶意代码检测领域的应用也越来越广泛，可以通过训练模型来判断未知代码是否具有恶意行为。

除了恶意代码检测，防护措施也是保护计算机系统的重要手段。

防火墙是最常见的防护工具之一，它可以控制网络流量进出系统，并对潜在的恶意行为进行检测和阻止。

此外，入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）也是防护恶意代码的重要手段。

IDS可以通过监控网络和系统活动，识别出潜在的入侵行为，并向管理员发送警报。

而IPS则可以根据IDS的警报主动采取防御措施，例如封锁来自潜在攻击源的网络流量，从而提高系统的安全性。

恶意代码的检测与防护技术也面临一些挑战。

首先，恶意代码的数量巨大且不断变化，使得恶意代码的检测变得十分困难。

此外，随着恶意代码的不断进化，一些恶意代码已经具备了逃避检测的能力，使得传统的检测方法越来越难以应对。

还有，由于网络环境的复杂性，误报和漏检的问题一直存在，会对正常用户的使用造成不便。

为了应对这些挑战，研究人员和安全专家不断提出新的方法和技术。

恶意代码检测研究综述

三、总结与展望
因此，未来的研究应继续探索和创新恶意代码检测技术，提高其准确率、可靠性和自适应性，以应对日益复杂多变的网络安全威胁。
谢谢观看
三、恶意代码检测技术未来发展趋势
2、结合深度学习的检测方法：现有的机器学习模型在处理未知恶意代码和变种时存在一定的局限性。未来，可以尝试结合深度学习的方法来进行恶意代码检测，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，从而更好地处理复杂的恶意行为和模式识别问题。
三、恶意代码检测技术未来发展趋势
三、恶意代码检测技术未来发展趋势
三、恶意代码检测技术未来发展趋势
随着网络安全形势的不断变化和信息技术的不断发展，恶意代码检测技术将面临更多的挑战和机遇。未来，恶意代码检测技术将朝着以下几个方向发展：
三、恶意代码检测技术未来发展趋势
1、结合多层次特征的检测方法：现有的恶意代码检测技术往往只程序本身或系统行为的一个方面，难以全面准确地刻画恶意行为。未来，需要结合多层次特征来进行恶意代码检测，例如程序的控制流图、数据流图、系统调用等信息，以及程序运行时的内存占用、CPU使用率等系统指标，从而提高检测准确率和可靠性。
三、总结与展望
恶意代码检测技术是网络安全领域的重要研究方向，未来的发展将更加智能化、自动化和高效化。然而，现有的恶意代码检测技术仍存在一定的局限性，如特征码检测需要不断更新特征库，基于行为的检测容易受到混淆和伪装等攻击手段的欺骗，基于机器学习的检测需要大量的已知样本进行训练且可能存在过拟合和泛化能力不足的问题。
2、基于行为的检测
2、基于行为的检测
基于行为的检测方法通过观察和分析程序的运行行为来判断其是否为恶意代码。该方法不需要已知的恶意代码样本，可以实时监测程序的运行过程并发现潜在的恶意行为。但基于行为的检测方法容易受到混淆和伪装等攻击手段的欺骗。

网络安全中的恶意代码检测与防护系统设计

网络安全中的恶意代码检测与防护系统设计恶意代码是指通过计算机网络对计算机进行攻击或损害的程序或脚本，它们可以造成计算机系统的崩溃、数据丢失、隐私泄露等安全问题。

为了有效地保护计算机系统和用户数据的安全，恶意代码检测与防护系统被广泛应用。

本文将从恶意代码的定义、检测技术、防护策略等方面对网络安全中的恶意代码检测与防护系统进行设计和讨论。

恶意代码的定义和分类恶意代码指的是以恶意目的而编写的计算机程序或脚本，它们通过潜伏在合法程序或文件中实施攻击。

恶意代码可以分为病毒、蠕虫、木马、间谍软件、广告软件等不同类型。

病毒通过复制自己并寄生在其他程序上进行传播，蠕虫则可以独立运行并在网络中传播，木马则是通过隐藏在合法程序中的恶意代码来获取远程控制权限，间谍软件用于窃取用户隐私信息，广告软件则会在用户计算机上显示广告以获取收益。

恶意代码的检测技术恶意代码检测技术可以分为静态分析和动态分析两种方法。

静态分析是指在不运行恶意代码的情况下，通过分析代码结构、内容和行为特征来检测恶意代码。

静态分析可以通过使用模式匹配、行为特征提取、代码特征提取等方法来识别恶意代码。

动态分析则是在运行恶意代码的环境中实时监控其行为，并通过行为特征、系统调用、API调用等手段来检测恶意代码。

恶意代码的防护策略在设计恶意代码防护系统时，可以采用多层次、多种类的防护策略来增强系统的安全性。

首先，应用白名单和黑名单机制，白名单机制可以限制只有经过认证的程序才能运行，黑名单机制则是禁止已知的恶意代码运行。

其次，可以采用行为监测和异常检测的方法来识别和阻止恶意代码的运行。

行为监测通过监视程序的执行行为来检测是否存在恶意行为，而异常检测则是通过检测程序执行过程中的异常情况来判断是否存在恶意代码的运行。

此外，还可以使用沙箱技术，将可疑的程序隔离在一个受控环境中运行，以防止其对系统造成威胁。

最后，定期更新病毒数据库和系统补丁，以及加强用户教育和意识的培养也是恶意代码防护的重要策略。

恶意代码分析与检测技术研究与系统开发

恶意代码分析与检测技术研究与系统开发恶意代码是指针对计算机系统和用户信息进行攻击或破坏的恶意软件。

随着互联网的快速发展，恶意代码的威胁日益增加，给用户的隐私和数据安全带来了巨大风险。

因此，恶意代码的分析与检测技术研究与系统开发变得至关重要。

本文将介绍恶意代码的相关概念以及现有的分析与检测技术，并提出一种系统开发方案，以提升恶意代码的防范能力。

恶意代码的分析是研究恶意软件的行为、功能和攻击路径的过程。

通过对恶意代码的深入分析，可以发现其中的漏洞和安全隐患，进而提出相应的防御策略。

恶意代码的检测则是通过对计算机系统进行扫描和监测，查找恶意软件的痕迹和异常行为，从而及时发现并应对恶意代码的入侵。

目前，恶意代码的分析与检测技术主要包括静态分析和动态分析两种方法。

静态分析是在不运行代码的情况下，通过对二进制代码进行逆向工程，研究软件的结构和功能。

静态分析可以发现恶意代码的关键特征和模式，对于零日攻击和未知变种的恶意软件也具有很强的鲁棒性。

动态分析则是在运行时监测程序的行为和交互情况。

通过对程序的运行轨迹和系统调用的监控，可以发现恶意软件的异常行为，或者根据特定的行为规则进行判别。

为了更好地进行恶意代码的分析与检测，研究人员提出了多种算法和技术。

其中，机器学习被广泛应用于恶意代码的分类和检测。

通过训练大量的样本数据，机器学习算法可以学习到不同类型的恶意软件的特征和行为规则，从而实现自动化的恶意代码检测。

另外，基于特征提取和比对的方法也可以识别出恶意代码的特征模式，进一步提高检测的准确性和效率。

为了开发一套完善的恶意代码分析与检测系统，我们需要综合运用以上的技术与方法，并设计合理的系统架构。

首先，我们需要搭建一个完备的恶意代码样本库，包含不同类型的恶意软件样本以及增量更新的变种样本。

然后，利用机器学习和特征提取算法对样本库进行模型训练和特征生成，以识别出恶意代码的关键特征和行为规则。

在系统开发方面，我们需要设计一个高效的分析与检测引擎。

Windows Bootkit实现及其检测系统设计

在启动柱
过程中要读写磁盘时，就会调用ＨＯＯＫ后的ｉｔ３ｎｌ中断，继而执行预先植入的恶意代码，实现ＭＢＲ
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恶意代码分析报告

恶意代码分析报告引言恶意代码（Malware）是指那些被设计用来获取未授权访问、损坏计算机系统或者对其进行未经授权的操作的恶意软件。

恶意代码的出现给用户的计算机安全和隐私带来了巨大的威胁。

本文将通过一步步的思路分析恶意代码的特征和行为，并提供一些防范和应对的方法。

分析步骤第一步：获取恶意代码首先，需要获取一份恶意代码的样本。

这可以通过多种途径实现，例如在研究机构的恶意代码库中获取、从病毒信息共享平台下载或通过钓鱼邮件等方式收集。

第二步：静态分析在开始动态分析之前，静态分析可以提供关于恶意代码的一些基本信息。

以下是一些静态分析的步骤：•代码签名分析：检查恶意代码是否有已知的签名，以便识别它是否与已知的恶意软件有关。

•文件元数据分析：检查文件的元数据，例如文件大小、创建时间和修改时间等信息，有时这些信息可以提供有价值的线索。

•反编译：将恶意代码进行反编译，以了解其内部结构和功能。

•静态代码分析：检查代码中的漏洞、恶意函数调用、不寻常的代码结构等。

第三步：动态分析动态分析是通过执行恶意代码并监视其行为来获得更多信息。

以下是一些动态分析的步骤：•沙箱环境：在一个安全的沙箱环境中执行恶意代码，以防止其对真实系统产生破坏性影响。

•网络行为分析：监视恶意代码与远程服务器之间的网络通信，识别其是否下载其他恶意文件、上传敏感数据等。

•系统调用监视：监视恶意代码对操作系统的系统调用，例如文件操作、进程启动等，以了解其对系统的影响。

•注册表和文件系统监视：监视恶意代码对注册表和文件系统的修改，以发现其是否在系统中创建了后门、修改了关键系统文件等。

第四步：结果分析在完成动态分析后，需要对获得的结果进行分析，并从中提取有用的信息。

以下是一些结果分析的步骤：•扫描恶意代码：使用反病毒软件扫描恶意代码，以了解其是否已被广泛识别和防护。

•提取恶意行为：从动态分析的结果中提取恶意代码的行为特征，例如是否存在数据窃取、远程控制等。

自动的恶意代码动态分析系统的设计与实现

收稿日期:2008-01-31　基金项目:国家“九七三”项目(2003CB314805)资助;国家自然科学基金项目(60203044)资助.　作者简介:管云涛,男,1983年生,硕士研究生,研究方向为恶意代码分析检测;段海新,男,1972年生,博士,副教授,研究方向为网络信息安全.自动的恶意代码动态分析系统的设计与实现管云涛1,段海新21(清华大学计算机科学与技术系,北京100084)2(清华大学信息网络工程研究中心,北京100084)E-mail:guanyt06@mails.ts inghua.ed 摘　要: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M wD AS ,可以自动地对恶意代码样本进行快速的动态分析,通过K ernel Hoo king 和Filter D riv er 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M wDA S 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;网络安全中图分类号:T P 393.08 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2009)07-1326-05Design and Implementation of an Automated Malware Dynamic Analysis SystemGU AN Y un-tao 1,DU A N Hai-xin 21(De p artment of Comp uter S cience &T echnology ,T sing hua Unive rsity ,Beij ing 100084,China )2(Ne tw or k R ese arch Center ,T singh ua Univ er sity ,Beij ing 100084,Ch ina )Abstract :With the application of po ly mor phism ,meta mor phism a nd packing techniques ,the analy sis and detection o f modern malwar e becomes mor e difficult.M anual ma lw ar e analysis fails to handle this situatio n due to it s unacceptable co st a nd human for ce involv em ent .T he aut ho r design and implement an automat ed malwar e dy namic a nalysis system named M wD AS using kernel hooking and filt er driver technolog ies,which can aut omatically analy ze malwar e sample ,ex tr act and detail malw are øs beha vio rs into a w ell -o rg anized r epor t .T he exper iment show s t hat M w DA S ca n dra matically impro ve t he a nalysis efficiency .Key words :dy namic analy sis;static analy sis;malwar e;netw o rk secur ity1　引　言随着互联网的发展,作为互联网一大威胁-恶意代码也在不断的发展,现代恶意代码逐渐开始由最初的以破坏为目的转向以信息窃取为目的,Sy mant ec 第12期网络完全威胁报告[1]显示恶意攻击的专业性和商业性开始增加,如在被攻破的用来进行地下交易的服务器中,用来进行信用卡和银行帐户交易的分别占22%和21%,攻击趋利化明显[2,3].这种转变使得恶意代码开始注意自身的隐藏.现代的恶意代码通过多态、变型、加密等手段来规避分析检测以达到延长自身生命周期的目的,使得恶意代码的特征码分析越来越困难.同时一些恶意代码自动生成工具的出现和攻击代码的公开使得恶意攻击变得简单化,呈现出模块化的趋势[1].这些特点使得恶意代码手工分析越来越不适应分析的需求.动态分析通过在受控的环境中执行恶意代码来分析其行为特征,因而不受多态、变型、加密等手段的影响,可以用来对恶意代码进行快速的行为分析,为进一步的分析检测提供有力的依据.本文设计并实现了一个恶意代码自动化动态分析系统M w DA S ,该系统在受保护的虚拟环境中对恶意代码进行自动的动态分析,通过内核级的Hoo k 和过滤驱动技术监视其运行时的行为活动,包括对注册表访问、文件系统访问、进程操作和网络访问,分析结束时生成一份详尽的分析报告,可以提高恶意代码分析效率.2　恶意代码分析技术本文主要研究W in32平台下的可执行恶意代码.恶意代码分析的主要目的是明确恶意代码的行为特性并提取特征码为下一步的恶意代码检测和控制清除提供依据,因此恶意代码分析是否可以快速有效地进行是降低恶意代码危害的关键一步.目前的分析方法可以分为静态分析和动态分析两大类.2.1　静态分析静态分析[4]不实际运行恶意代码,而是通过对恶意代码的二进制文件进行分析,提取特征码.这种特征码可直接被扫描引擎用来进行恶意代码的检测.静态分析的优点是它可以检查恶意代码的所有可能的执行路径,得到的特征码在检测小型微型计算机系统Jo urnal of Chinese Co mput er Sy st ems 2009年7月第7期V ol.30N o.72009方面具有较高的准确率.静态分析存在的问题在于工程量较大,反汇编难度较高,并且反汇编后的可用信息较少,分析周期较长.同时多态(po ly mo rphic)[5]、变型、加壳等手段的采用使得静态分析变得更加困难,很难提取有效的特征码.2.2　动态分析动态分析需要实际运行恶意代码,一般是在受保护的虚拟环境中执行.在恶意代码执行期间分析其动态行为特性,如对注册表、文件系统、网络的访问情况.这些行为特性的分析可以有效的帮助分析人员认识和理解恶意代码的危害特性,为恶意代码的清除和检测提供有利的依据.动态分析的不足在于每次分析,只能检测恶意代码的一条执行路径,有的恶意代码只有在特定的条件下(如指定的日期)才表现出恶意行为,称为多路径问题.另外动态分析的结果一般不能直接用于恶意代码的检测.但是由于动态分析注重恶意代码运行过程中所表现出的行为特性,因此不受多态,加壳的影响,相对静态分析来说具有快速,直观的特点.由于动态分析需要执行恶意代码,因此分析的是恶意代码的一条执行路径.因而动态分析对于条件触发的恶意代码,可能得到不同的分析结果.多路径问题属于动态分析方法自身的缺点,本文注重动态分析技术的研究,不对多路径进行讨论.对多路径问题的研究可参见文献[6].本文所设计并实现的系统M wD AS采用动态分析方法. 3　动态分析相关研究综述目前已有一些工具可以用来监视程序执行时对系统不同方面进行的操作,比较著名的有Filemo n(文件系统监视器)[7]、Reg mon(注册表监视器)[8]和(T cpV iew)网络监视器[9].但这些工具只是一些独立的诊断程序,并不是针对恶意代码分析设计的.每种工具只检测系统的一个方面,无法提供针对某一程序的行为信息进行信息关联,不适合动态分析的需要.目前关于全面的动态分析已有一些方法提出,根据分析所采用技术的不同可以分为两大类,状态对比法和动态追踪法.3.1　状态对比法状态对比法[10]的基本思想是在执行恶意代码前对系统的状态做快照,待恶意代码执行完毕后再次对系统状态做快照,通过两次状态快照的比较来分析恶意代码的行为.这种方法在实现上比较简单,是一种获取恶意代码行为特性的快速方法.但是这种方法一个很大不足在于它得到的只是恶意代码执行过程中所有行为结果叠加的一种表现,不能跟踪恶意代码执行过程中的动态变化.这就使得恶意代码的一些行为(例如恶意代码在执行过程中创建一个文件,在执行结束前又将这个文件删除)不能被检测到.有时这种动态变化的信息是很重要的,因为木马程序可能会在执行中打开本地的一个端口,接受远端主机的连接进行短时间内信息的传送,然后关闭该端口,或者是在执行过程中进行网段扫描.另外状态对比法不能定位到是那个进程对系统状态的修改,因而不能排除系统正常程序的影响.3.2　动态追踪法动态追踪法就是在恶意代码执行的过程中监视其动态行为.相比状态对比法,这种方法可以监视恶意代码的实时行为,从而更加真实的反应恶意代码执行时的行为特性.Window s操作系统分为用户态和核心态两层,即CP U的3环(R ing3)和0环(Ring0),通常的应用程序都运行在用户态,而操作系统和设备驱动程序运行在核心态.处于核心态的程序拥有很高的权限可以执行全部CPU指令和访问全部的内存空间.处于用户态的应用程序不能直接访问核心态的资源和内存空间.用户态程序通过调用系统A PI来申请和访问系统资源,如文件系统,进程,注册表和网络信息等.Ca rsten W illems[11]设计实现的Cw Sandbo x系统采用AP I Hoo king的方法来监视恶意代码的动态行为.Hoo k是用来截获应用程序控制流程的一种方法.Window s操作系统提供给用户态程序调用的A PI封装在系统目录下一些主要的动态链接库中,包括ker nel32.dll,nt dll.dll,W s2-32.dll和U ser32.dll.Hoo k的原理就是在函数的入口地址处加一条转移指令(Call或JM P),无条件转向用户指定的函数,待用户指定的函数处理完成后,再转移到原函数的真正执行体部分继续执行,这样就可以截获应用程序对系统A PI的调用行为. AP I Ho oking工作在用户态,如果应用程序直接请求系统内核进行服务调用,则可以逃避AP I Hoo king的分析.这是该系统的一个不足.Heng Y in[12]采用信息流的方法对信息窃取类的恶意代码进行分析检测.该系统基于Q emu[13,14]由下到上,通过从指令级开始逐步向系统调用,进程等内核模块重构来获取恶意代码动态执行中的行为.这提供了一种对恶意代码进行分析的方法,即从指令级开始逐层向上进行信息重构来分析恶意代码的行为.这种方法实现了分析系统和被分析的恶意代码样本的运行环境之间的隔离,从而很大程度上避免了恶意代码在执行过程中对分析系统的影响,但是实现起来工程量和技术难度都很大.本文设计并实现的恶意代码动态分析系统M wDA S (M alw are Dy nam ic A naly sis Sy st em)采用Ker nel Hooking和设备过滤驱动(F ilter D river)技术对恶意代码进行分析,工作在核心态,层次位于上述两种方法之间,不易被恶意代码逃避分析,在工程上相比指令级的信息重构较容易实现.Ker nel Ho oking和设备过滤驱动技术在工程上均为已有技术,本文的创新之处在于将这些技术进行综合,用于恶意代码动态分析.并对分析得到的恶意代码不同方面的行为信息进行组织,生成详细直观的分析报告,提高了分析的效率.4　系统整体框架设计给定一个待分析恶意代码样本,M w DA S能够自动对其进行动态分析,提取恶意代码执行过程中的行为信息,包括对注册表的访问、对文件系统的访问、进程操作和对网络的访问情况,在分析结束时对数据进行处理生成Html格式的分析报告.该分析报告以树状图表方式对恶意代码的不同方面行为信息进行组织,形成一种简单明了的关联关系.M w DA S运行13277期管云涛等:自动的恶意代码动态分析系统的设计与实现于W indo w s 系统下,因此分析只针对Win 32平台下的恶意代码.M w DA S 分析系统由用户态模块和内核模块组成,如图1所示.用户态程序模块M w DA S 为分析系统的主控模块,负责分析流程的控制和调度.M w DA S 内核模块则对恶意代码的运行时行为进行监控,并将相应的行为事件通知给用户态主控程序.在分析过程中恶意代码可能会创建新的进程,此时需要对新创建的进程进行监视.图1　系统架构图F ig .1　System ar chitecture(1)安装内核模块.(2)Hoo k .(3)创建恶意代码进程.(4)恶意代码进行系统调用.(5)将恶意代码行为通知M w DA S .(6)分析结束,生成分析报告.一个完整的分析过程包含以下三个阶段:(1)初始化阶段在分析的初始化阶段,M w DA S 首先加载核心模块,并在内核中创建两个设备文件用于和用户态的M w DA S 进行通信,同时对需要监视的系统资源进行相应的操作,如对SSDT 中注册表操作的相关表项进行Ho ok;将用于文件系统监视的Filt er Driver 关联到文件系统;向系统内核注册进程操作的通知例程.内核模块加载完毕后,M wDA S 利用待分析恶意代码样本的映像文件以挂起状态创建进程,此时恶意代码样本的主线程不会运行.进程创建后,M w DA S 将进程名称通知给内核模块以监视该进程的行为信息.至此,初始化阶段完成,将恶意代码样本的进程由挂起状态转为执行状态.(2)分析阶段恶意代码进程的状态转为可执行后,操作系统就可以调度该进程的主线程开始执行.在执行的过程中,M w DA S 内核模块将监视恶意代码进程对系统资源的访问行为,并通知给M w DA S 用户态程序模块进行记录.恶意代码在执行过程中可能会创建新进程(例如,恶意代码执行后现将自身拷贝到系统目录,然后利用系统目录中的副本创建进程,自身退出),为此内核模块维护一个被监视进程列表,M w DA S 内核模块将监视该列表中所有进程对系统资源的访问行为.当内核模块监视到恶意代码创建进程,在将此行为通知给用户态程序模块的同时,将该恶意代码新创建的进程加入被监视列表.而新创建的进程可能会再次创建新进程,因此,M w DA S 内核模块一旦监视到被监视进程列表中的任何一个进程创建新进程后,都会将新创建的进程加到被监视进程的列表中.当监视到进程终止时,若终止的进程在被监视进程列表中,则从该列表中删除.(3)分析结束阶段M w DA S 的分析过程可以通过设定分析间隔自动停止,也可以人工停止.在分析结束阶段,M w DA S 首先检查被监视进程列表是否为空,若不为空则强行终止该列表中的进程.然后停止M wD AS 内核模块的监视,对分析过程得到的数据进行处理,生成Htm l 格式的分析报告.5　关键技术实现5.1　注册表访问监视Window s 系统服务在内核态实现,用户态的应用通过系统调用陷入内核态请求系统服务,系统通过Sy st em Ser vice Dispatch T able (SSDT )将服务请求路由到相应的处理函数[15],过程如图2所示.图2　系统调用过程Fig.2　Sy st em ser vice dispatch pr o cess因此,在核心态下对系统SSD T 进行Ho ok 就可以监视恶意代码运行时所表现出来的行为.Ho ok 是一种改变程序控制流程的方法,如中,将SSDT 表的0x b7表项的值替换成用户提供的Hoo k 函数的地址,同时记录下原来服务函数的地址,这样对该系统服务请求再次发生时,系统会首先调用用户设定的Hoo k 函数,这时可以进行一些处理,如将行为记录到日志等,然后再调用原来的服务函数进行处理.SSD T 表的基址由nt oskrnl .ex e 导出的一个全局变量K eServ iceDescripto rT able 保存.Window s 对注册表访问的一系列函数封装的系统目录下的A dvapi32.dll 中,这些函数最终都会路由到内核中的Zw XXX (Zw Creat eK ey )系列函数,因此通过Hoo k SSD T 中的Zw XXX 系列函数,就可以监视进程对注册表的访问.在W indo w s 系统中,系统服务(ser vice )的创建在注册表中会有所表现,因此在监视注册表访问的同时,还可以监视到服务的创建,这一点很重要,因为恶意代码可以利用服务来实现自动运行.5.2　注册表访问监视Window s 的系统服务在核心态实现,用户态下的应用程序通过系统调用请求系统服务,操作系统会将该请求路由到相关的系统服务函数.对于文件系统的访问,系统服务函数会1328 小　型　微　型　计　算　机　系　统 2009年进一步调用文件系统驱动程序来完成进行处理.真正进行文件系统操作的代码在系统驱动程序(如\WI ND OS\system32\dr iv ers \nt fs .sys )中完成,处理过程如图3(a )所示.Windo ws 采用一种层次化的设备驱动架构,允许在设备驱动上附加一层驱动.Window s 在处理I /O 请求时按顺序逐层进行处理,如图3(b)所示.M wD AS 内核模块通过在文件系统驱动上附加一个过滤驱动来截获发向文件系统的IRP (I/O Request P acket ),这样就可以监视用户对文件系统的访问.之所以采用F ilter Dr iver 来监视文件系统的访问,是因为F ilter Dr iver 相比Hoo k SSDT 稳定安全.另外利用F ilter Dr iver 可以截获所有发向文件系统的请求,包括管道(P ipe)和邮槽(M ailslo t )的创建,这两种特殊文件主要用于本地进程间的通信.(a) (b)图3　W indow s I/O 处理F ig .3　Window s I /O pro cessing5.3　进程操作监视Windo ws 操作系统内核支持一种进程操作通知机制,在内核态中,通过调用P sSetCreateP ro cessN ot ifyR outine 函数可以设定一个Ca llBack 函数,当有进程创建或消亡时,操作系统会调用这个函数进行通知.M wDA S 在分析初始阶段会加载一个设备驱动,该驱动通过向系统注册一个进程创建通知函数来监视应用程序的进程操作.5.4　网络访问监视Windo ws 的网络部分的实现比较复杂,有别于注册表,文件系统实现的方法,因此在当前的版本中M w DA S 对网络访问的监视采用了Window s 操作系统的支持.在W indow s 下,应用程序可以通过IP Helper 中的A llocat eAndGetT cp-Ex T ableF r omStack 和A llocat eAndGetU dpExT ableF ro mStack 两个函数可以得到内核协议栈中的当前的T CP 和U D P 连接表.M wD AS 通过这两个函数在恶意代码执行过程中对T CP 和U D P 连接表进行轮训来监视进程的网络访问.采用轮训机制可能会丢失一些进程的网络访问信息,例如在两次轮训的间隔内,上层应用对远程主机进行了连接,并在很短时间内断开连接.这是网络访问监视模块的一个不足.在下一步的工作中,将采用T DI F ilter 的方法对网络监视部分进行改进.T D I(T r anspor t Driver Inter face)是微软的so cket 编程A PI 同内核中的协议驱动之间通信的一套接口,T DI 工作在核心态,由于采用类似Filt er Dr iv er 的做法,因此可以实时的监控应用程序的网络访问.6　实验结果分析为了防止恶意代码对宿主机的感染核扩散,同时为了便于分析环境的快速恢复,本文通过在V M wa re W or ksatio n [16]中安装M icr oso ft Window s XP SP 2来进行实验.图4所示是2007年下半年教育科研网应急响应组(CCERT )捕获的利用A RP 欺骗进行网页篡改的恶意代码Dow n(0).ex e 的分析报告的部分示例,其中malw are.ex e 是待分析的恶意代码样本,冒号后面的数字为进程标识符,这样可以区分同一个文件映像的不同进程实例的行为.图4　分析报告实例Fig .4　A na ly sis r epor t sample在生成的分析报告中,M w DA S 以表格的形式对恶意代码的行为信息进行组织,以缩进的形式表示子进程的行为,这样可以将恶意代码及其子进程间的行为关联关系表现出来.如图4所示,该恶意代码运行后会释放21个文件,这些文件独立起来并无危害作用,只有通过相互之间的协作才表现出恶意行为.该恶意代码运行后,首先利用A RP 欺骗得到局域网内外出的流量,然后借助Winpcap 对截获的流量中的Http 响应报文进行篡改,插入一段恶意链接,如果访问该页面的客户端浏览器存在漏洞,则会使得浏览器下载并自动运行该恶意代码,从而达到传播的目的.该恶意代码具有隐藏性强,模块化明显等特点,借助动态分析的结果,分析人员可以快速掌握该恶意代码的控制流程.本文用M w DA S 对31个恶意代码进行了分析,在分析的过程中发现将分析时间设为3分钟便能够使恶意代码暴露其行为,分析结果如图5(见下页)所示.其中数字“1”表示该恶意代码在执行过程中表现出该列所代表的行为,“0”表示为表现出该特性;“模块协作”是指如果恶意代码在运行过程中释放2个及以上的可执行文件,并通过进程之间的互相调用发挥恶意行为,就称其具有模块协作的特性.在所分析的31个恶意代码中有25.81%的恶意代码通过模块协作发挥恶意行为,13297期管云涛等:自动的恶意代码动态分析系统的设计与实现 16.13%的恶意代码在执行过程中会释放sy s 文件(w indow s 下的驱动程序文件),77.42%的恶意代码会创建新的进程,61.29%的恶意代码会通过添加注册表项以达到自启动的目的,而所分析的31个恶意代码全部都会释放文件.恶意代码开始利用设备驱动程序进行恶意操作表明恶意攻击开始专业化.图5　实验结果统计F ig .5　Statist ics o f ex per iment r esults与Cw SandBox 相比,M w DA S 工作在核心层,不容易被恶意代码逃避,在分析的过程中可以保留恶意代码所释放的所有文件,包括恶意代码创建后又试图删除的文件.由于M w DA S 的文件系统监视模块运行在核心层,所以当恶意代码在运行过程中删除文件时,M w DA S 内核模块可以通过停止将请求发送到下层的文件系统并直接返回成功状态对删除操作进行欺骗,这样不会影响恶意代码的运行,同时能保留恶意代码在运行过程中创建和修改的所有文件.M w DA S 在分析报告对行为信息的组织方式上要好于CW SandBo x ,当被分析的恶意代码行为较为复杂时很明显.实验结果表明,使用M w DA S 对目前W in 32平台下的恶意代码进行自动化的动态分析是可行的,在一定程度上提高了分析速度,可以帮助安全人员快速了解恶意代码的行为特性,为下一步的分析和检测提供依据.7　结论与下一步工作本文设计并实现的自动化恶意代码动态分析系统M w DA S 可以对W in 32平台下的可执行恶意代码进行自动化的动态分析,提取行为特征生成分析报告.该报告提供的信息可以帮助安全工作人员快速了解恶意代码行为特性和程序的控制流程,在一定程度上加快了恶意代码分析效率.多态、变型等方法的使用使得反病毒软件很难提取有效的文件特征码,从而导致恶意代码的检测率降低.而利用恶意代码动态执行所表现出的行为特征进行检测可以不受这些方法的影响,因此如何有效的根据动态分析所得到的恶意代码行为特征进行恶意代码检测将是一项十分有意义的工作.另外如何有效的解决动态分析下的多路径问题仍是一大挑战.References :[1]Symantec Corporation.Internet security th reat report,trendsfor jan uary -june 07[EB/OL].h ttp://w w /bus ines s/theme.js p?them 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智能恶意代码防护系统设计与实现

智能恶意代码防护系统设计与实现随着科技的飞速发展，计算机系统已经成为现代人类不可或缺的工具。

虽然计算机带来了极大的便利，但与此同时，计算机也成为了各类黑客和病毒的攻击目标。

恶意代码，也称作病毒、蠕虫、木马，是指非法得到电脑控制权并通过计算机网络传播的程序。

恶意代码的严重危害直接影响了个人用户和企业的安全。

为保障安全，防范恶意代码攻击，智能恶意代码防护系统应运而生。

一、恶意代码的种类与其危害恶意代码攻击的手法越来越多，此次讨论的恶意代码将罗列其中最常见的古典类型，包括病毒、蠕虫、木马。

病毒病毒作为恶意代码的代表，通过程序源代码植入受感染文件中，并且在程序调用时传染。

传染性是病毒的致命属性。

一旦感染一个文件，那么所有被原文件感染的文件都会同样受到感染，病毒就能继续扩张，这有如一场煤层气爆炸，病毒的危害越来越大。

蠕虫与病毒一样，蠕虫也是一种无法阻止的自我复制程序，但蠕虫不会像病毒一样感染可执行代码，它会利用系统漏洞，自我复制并传播。

蠕虫的危害在于它能够大量复制，迅速传播，导致网络拥塞，并消耗系统资源。

例如Blaster蠕虫在全球范围内造成了WiFi网络瘫痪，给组织带来了巨大的财务损失。

木马木马是恶意程序中最复杂的一种。

木马程序通常伪装成合法程序，被受害者主动安装，可以盗取用户信息、访问互联网、甚至拿到用户电脑控制权。

木马程序无法自我复制，但它会在自己的受害者机器上偷偷运行，从而带来极大的安全威胁。

二、智能恶意代码防护系统的研究针对现存防护软件的不足，一些研究机构在这方面做出了很大的改进，提出了智能恶意代码防护系统。

智能恶意代码防护系统是一款可识别和阻止高级恶意代码，包括零日攻击和威胁行为的先进安全解决方案。

它是基于机器学习技术，通过对样本数据分析与学习后对未知数据进行分类，从而有效地提高了防护系统的准确性和实时性。

三、智能恶意代码防护系统的实现智能恶意代码防护系统的实现，主要分为以下几个步骤：1. 数据收集从主机、虚拟机、云盒子进行样本采集，同时引入不同来源的样本数据，如信息安全联盟、360，Qihoo等。

说明恶意代码检测的基本原理

说明恶意代码检测的基本原理恶意代码检测的基本原理恶意代码是指那些被用于攻击计算机系统、窃取个人信息或者利用计算机资源进行非法活动的程序。

为了保护计算机系统的安全，需要对恶意代码进行检测和清除。

下面将详细介绍恶意代码检测的基本原理。

一、静态分析静态分析是指在不执行程序的情况下，对程序进行分析和检测。

静态分析主要包括以下几个方面：1.反汇编反汇编是将二进制代码转换成汇编代码的过程。

通过反汇编可以获取程序中所有指令的具体内容，从而分析程序的功能和行为。

2.字符串提取字符串提取是指从程序中提取出所有可读字符串的过程。

通过字符串提取可以获取程序中使用到的文件名、注册表键值等信息，从而判断程序是否具有恶意行为。

3.特征码匹配特征码匹配是指在已知病毒特征码库中查找与目标文件相似度高的特征码，并将其标记为病毒文件。

4.语法分析语法分析是指对程序源代码进行解析，并生成相应的语法树或控制流图。

通过语法分析可以判断程序是否存在漏洞或恶意行为。

二、动态分析动态分析是指在执行程序的过程中，对程序进行监控和分析。

动态分析主要包括以下几个方面：1.行为分析行为分析是指对程序在运行过程中所产生的行为进行监控和记录，并对其进行分析。

通过行为分析可以判断程序是否存在恶意行为，比如修改系统文件、窃取用户信息等。

2.沙箱技术沙箱技术是指将程序运行在一个隔离的环境中，从而避免其对系统造成损害。

通过沙箱技术可以模拟出各种环境，并观察程序的运行情况，从而判断其是否具有恶意行为。

3.模糊测试模糊测试是指向程序输入大量随机数据，从而观察其对不同输入数据的响应情况。

通过模糊测试可以发现程序中存在的漏洞和错误，并加以修复。

4.堆栈溢出检测堆栈溢出是一种常见的攻击方式，攻击者通过向程序输入过长的数据来覆盖堆栈空间，从而实现攻击目标。

堆栈溢出检测是指对程序进行监控，当发现堆栈溢出时，立即停止程序的执行，并报告相应的错误信息。

三、结合使用静态分析和动态分析各有其优缺点，因此在实际应用中通常会将两者结合起来使用。

恶意代码分析报告

恶意代码分析报告背景介绍恶意代码是指那些被设计用来对计算机系统造成破坏、传播恶意软件或者窃取机密信息的计算机程序。

恶意代码的威胁不断增加，对个人用户和企业组织都带来了巨大的风险。

因此，对恶意代码的分析和研究变得尤为重要。

本文将介绍一种恶意代码分析的方法，帮助我们识别和了解可能存在于系统中的恶意代码。

分析步骤第一步：搜集样本恶意代码分析的第一步是搜集恶意代码的样本。

样本可以来自于各种渠道，如病毒库、恶意软件分析报告等。

同时，也可以通过模拟攻击或者监控系统来捕获新的恶意代码样本。

第二步：静态分析静态分析是指在不运行代码的情况下对其进行分析。

这个步骤可以包括以下几个方面的工作：1.反汇编代码：将恶意代码转换为汇编指令，以便更深入地理解其功能和执行流程。

2.查找特征码：通过检查代码中是否存在已知的恶意代码特征码，来判断是否为恶意代码。

3.分析代码结构：观察代码的结构和逻辑，了解其主要功能和可能的行为。

4.检查代码注入：检查代码是否包含恶意的注入语句，如SQL注入或代码注入等。

5.评估代码安全性：评估代码中存在的安全漏洞和潜在的攻击面。

第三步：动态分析动态分析是指在运行代码的环境中对其进行分析。

这个步骤可以包括以下几个方面的工作：1.寻找恶意行为：观察代码的运行行为，寻找是否存在与恶意代码相关的行为，如窃取用户信息、操纵系统功能等。

2.监控系统调用：监控代码对操作系统的调用，以便发现是否存在恶意的系统调用。

3.检测网络通信：检测代码是否与恶意服务器进行通信，可能是为了传输被窃取的信息或接收远程指令。

4.动态调试：利用调试工具对代码进行动态调试，以便观察其执行过程和变量值的变化。

第四步：行为分析在静态和动态分析的基础上，我们可以对恶意代码的行为进行分析。

这个步骤可以包括以下几个方面的工作：1.统计代码特征：统计代码的特征和属性，如代码长度、使用的算法、加密方式等，以便建立恶意代码的特征库。

2.分析攻击方式：分析恶意代码是通过哪种方式传播、感染系统，并了解其传播规律和影响范围。

恶意代码检测案例

恶意代码检测案例一、恶意代码检测解析1.1恶意代码检测原理通过HTTP协议，Get一个病毒文件或者恶意程序，通过响应的成功与否，判断防火墙对恶意代码的检查结果。

测试仪上传对应病毒文件设置对象通过http 协议get对应病毒文件或者恶意程序模拟整个流程测试防火墙等安全设备的防护能力。

1.2恶意代码检测用途通过模拟请求病毒文件或恶意软件测试防火墙等安全设备对于病毒文件或恶意程序的拦截防护能力。

二、恶意代码检测在supernova测试仪中可应用的场景2.1网关模式测试仪同时模拟客户端和服务器，测试流量穿过受测设备（防火墙、交换机、路由器等），得到受测设备的性能。

三、恶意代码检测用例功能介绍3.1.分配cpu核用例的运行需要分配cpu核数，最高性能需要分配一定的核数。

3.2限速配置恶意代码检测用例支持多种流量模型，包括固定速率：设置一个限速数值，运行过程中速率将一直保持该数值，上下浮动不超过1%；随机速率：限速方式为随机速率时，设置最小、最大限速数值，速率将按每秒从最小速率和最大速率之间随机速率值运行直到运行结束；梯形速率：限速方式为梯形速率时，设置一个限速数值，运行开始阶段速率将按时间或者百分比递增到该数值，中间过程将一直保持设置的限速数值，运行结束前速率按时间或者百分比递减至0，中间过程上下浮动不超过1%；雪崩速率：限速方式为雪崩速率时，设置最大、最小速率和保持时长，测试过程中速率将以最大速率保持一段时长，再以最小速率保持一段时长，交替进行；正弦速率：限速方式为正弦速率时，设置最大、最小速率和渐变时长，测试过程中速率会在每一个渐变时长内完成一次正弦变化；楼梯速率：限速方式为楼梯速率时，设置初始、最大、递增速率和保持时长，测试过程中速率将以初始速率保持一段时长，按递增速率每次递增并保持一段时长，最后按最大速率一直运行结束，形状类似楼梯。

支持应用层的限速，限速单位支持http请求数。

3.3抓包设置可以设置需要抓的协议类型，指定IP地址、端口、文件大小或者包数。