恶意软件捕获与分析

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恶意软件分析与检测技术

恶意软件分析与检测技术

恶意软件分析与检测技术恶意软件(Malware)是指针对计算机系统、网络和移动设备等具有恶意目的的软件,比如窃取用户隐私信息、破坏数据、加密勒索等。

随着互联网的普及,恶意软件也成为网络安全领域中不可忽视的风险。

恶意软件分析与检测技术的研究旨在保护用户的信息安全和网络稳定。

一、恶意软件分析技术1. 静态分析静态分析是指在不运行恶意软件的情况下,对程序代码或二进制文件进行结构和语法分析,以获取有关程序行为的信息。

静态分析可用于模拟恶意代码的执行过程,发现关键代码和方式,从而识别恶意软件。

例如,使用反汇编器、Hex编辑器、字符串提取、函数调用、编译器等工具来分析程序代码。

静态分析的优点是可用于分析已知恶意文件,成本低,并且很容易自动化;缺点是容易受到加密、变异和混淆程序的影响。

2. 动态分析动态分析是指在安全容器、虚拟机或实际操作系统中运行恶意软件,对其运行过程中交互的文件、注册表、进程等进行分析,以获取恶意软件行为的深层次信息。

动态分析可用于分析未知恶意软件,实时获取程序和系统行为,并可检测软件对系统的影响。

例如,使用Sandboxie、VirtualBox或QEMU等虚拟环境来执行被分析的二进制文件,分析程序关键数据流、API调用、网络交互等。

动态分析的优点是能够检测未知恶意软件,发现恶意行为,并可识别使用加密、变异等技术的恶意软件;缺点是昂贵且需要实际运行恶意软件。

二、恶意软件检测技术1. 签名检测签名检测是指将恶意软件的特有代码、行为和模式等可识别的信息标识为病毒特征,以识别已知的恶意软件。

签名检测方式与杀软常见方式基本一致,核心就是构造病毒特征库,使用杀软对系统或文件进行扫描。

签名检测的优点是准确率高、速度快、操作简单;缺点是只能检测已知病毒,对未知变体和变异病毒无能为力。

2. 行为检测行为检测是指分析恶意软件的行为,包括程序打开、文件下载、注册表操作、系统变更等,以检测恶意软件。

行为检测的主要思路是通过定义行为规则,然后利用这些规则进行分析,根据行为的不同,确定是否是恶意软件。

网络安全中恶意软件动态行为分析与检测

网络安全中恶意软件动态行为分析与检测

网络安全中恶意软件动态行为分析与检测随着互联网的迅猛发展,网络安全问题变得日益严重,其中恶意软件的威胁越来越突出。

恶意软件通过各种手段侵入计算机系统,可能导致数据泄露、系统崩溃甚至个人隐私被侵犯。

为了保护计算机和网络免受恶意软件的威胁,恶意软件的动态行为分析与检测成为了网络安全研究的重要领域。

恶意软件通常被设计成具有潜在破坏性的代码,比如病毒、蠕虫、木马和间谍软件等。

他们可以隐藏在可执行文件、移动设备应用程序、浏览器扩展和系统服务等多种形式中。

因此,静态分析或只依赖特征检测的方法已经不能满足恶意软件检测的需求。

动态行为分析成为了一种更有效的方法。

动态行为分析通过观察恶意软件在执行过程中的行为来判断其是否为恶意软件。

这种方法通常使用沙箱或虚拟机环境来模拟计算机系统和网络环境,以更好地观察和分析恶意软件的行为。

通过动态行为分析,我们可以了解恶意软件的详细功能和攻击方式,为后续的检测和防御提供线索。

在进行动态行为分析时,我们需要关注以下几个方面:首先是恶意软件的文件行为。

恶意软件通常会在计算机系统中创建、修改或删除文件。

通过监控文件系统的活动,我们可以检测到恶意软件对系统文件的操纵行为。

同时,恶意软件可能还会读取、写入和传输文件,这些操作都可能会对系统安全产生威胁。

其次是恶意软件的网络行为。

恶意软件通常会与远程命令和控制服务器进行通信,以获取指令或传输被窃取的数据。

通过监测网络流量,我们可以发现不正常的网络活动,判断系统是否感染了恶意软件。

还有就是恶意软件的系统行为。

恶意软件可能会修改系统的注册表、启动项和进程列表,以实现自启动和隐藏自身的目的。

通过监测这些系统行为,我们可以及时发现并阻止恶意软件的进一步传播和破坏。

除了上述行为,恶意软件可能还会利用漏洞进行攻击,尝试绕过杀毒软件的检测,甚至伪装成合法软件。

因此,动态行为分析还需要结合其他技术手段,如代码静态分析、行为特征识别和机器学习等,以提高对恶意软件的检测率和准确性。

恶意代码样本的收集与整理方法(五)

恶意代码样本的收集与整理方法(五)

恶意代码样本的收集与整理方法引言随着互联网的快速发展,恶意代码的威胁也日益增长。

为了更好地保护计算机和网络的安全,研究人员需要大量的恶意代码样本进行分析研究。

本文将介绍一些常用的恶意代码样本的收集与整理方法,帮助研究人员更好地进行相关工作。

一、主动收集建立恶意网站监测系统建立恶意网站监测系统是主动收集恶意代码样本的一种重要方法。

通过监测互联网上的恶意网站,可以采集到感染用户计算机的恶意代码。

研究人员可以通过建立虚拟机环境,并使用自动化工具进行监测和捕获。

监测到的恶意代码可以进行分析,了解其工作原理和传播方式。

挖掘安全论坛和黑客交流平台安全论坛和黑客交流平台是恶意代码样本收集的宝库。

研究人员可以关注这些平台,定期搜索和获取最新的恶意代码样本。

通过和其他研究人员的交流和共享,可以大大提高收集样本的效率和质量。

二、被动收集分析恶意软件样本来源对恶意代码样本进行来源分析,可以为被动收集提供有益的线索。

研究人员可以通过分析恶意软件的传播途径、感染机制以及受害者的特征等,推测出恶意代码可能存在的来源渠道,并利用这些渠道进行样本的追踪和收集。

使用专业的恶意代码分析工具专业的恶意代码分析工具是被动收集的利器。

这些工具可以帮助研究人员检测恶意代码样本,并自动化地进行收集。

在使用这些工具时,研究人员需要关注其准确性和稳定性,以确保收集到的样本具有良好的质量和完整性。

三、整理与管理建立样本库建立一个稳定、高效的样本库是整理与管理恶意代码样本的关键。

样本库应该具备良好的分类和标记功能,方便研究人员进行检索和分析。

同时,还要对恶意代码样本进行安全隔离,以防止泄漏和传播。

制定清晰的整理标准制定清晰的整理标准可以提高整理恶意代码样本的效率和一致性。

研究人员应该定义样本的属性和特征,如恶意代码类型、传播途径、感染机制等,并根据这些标准对样本进行分类和整理。

结语恶意代码样本的收集与整理对于研究人员来说至关重要。

通过主动收集和被动收集的方法,可以获得大量的恶意代码样本用于分析研究。

网络安全威胁情报的收集与分析

网络安全威胁情报的收集与分析

网络安全威胁情报的收集与分析随着网络使用的广泛,网络安全威胁也逐渐增多和升级。

对于企事业单位而言,及时获取和分析网络安全威胁情报显得尤为重要。

本文将介绍网络安全威胁情报的收集与分析,并探讨其在保护网络安全中的重要性。

一、网络安全威胁情报的定义网络安全威胁情报是指关于网络安全的相关威胁信息,包括对网络系统、应用、设备等进行攻击或入侵的手段、漏洞信息、黑客组织和恶意软件等相关信息。

网络安全威胁情报收集与分析主要是为了了解网络安全的威胁形势和行业动态,从而制定相应的安全防护和处置措施。

二、网络安全威胁情报的收集1. 主动收集:主动收集网络安全威胁情报可以通过网络扫描、网页监测、安全帽子计划等手段。

网络扫描可以获取网络设备的漏洞信息,网页监测可以发现恶意软件或黑客活动的痕迹,安全帽子计划是一种集中监控报警的举措,通过对网络通信流量的实时监控,可以及时发现异常。

2. 被动收集:被动收集网络安全威胁情报主要是通过安全设备记录和分析网络中的数据流量,如网络流量收集、日志分析等。

这些数据可以提供有关网络访问模式、攻击方式和行为特征等情报,帮助分析人员判断和预测潜在的网络安全威胁。

三、网络安全威胁情报的分析网络安全威胁情报分析是将收集到的情报进行整理、分析和解读,以便对网络安全威胁进行评估和应对措施的制定。

具体分析工作包括以下几个方面:1. 数据清洗与整理:对收集到的情报进行去重、清洗和整理工作,消除冗余信息和误报现象,以提高分析的准确性和可信度。

2. 特征提取和关联分析:通过对网络安全威胁情报中的特征进行提取和关联分析,可以发现威胁的共性和规律,帮助建立相应的安全警报模型和防护策略。

3. 威胁评估与风险预测:通过对威胁情报进行评估和风险预测,可以确定威胁的严重程度和可能造成的影响范围,进而制定相应的应对措施。

四、网络安全威胁情报的重要性网络安全威胁情报对于企事业单位保护网络安全具有重要意义:1. 可及时发现威胁:通过收集和分析网络安全威胁情报,可以及时发现潜在的网络安全威胁,并采取相应的应对措施,防止网络攻击和数据泄露等风险。

安全测试中的恶意软件分析与检测

安全测试中的恶意软件分析与检测

安全测试中的恶意软件分析与检测在安全测试中,恶意软件分析与检测起着至关重要的作用。

恶意软件是指那些以非法手段获取用户信息、破坏系统功能、盗取资金等为目的的软件。

针对这些恶意软件,进行分析与检测不仅可以帮助用户保护个人信息的安全,还能有效防止系统受到攻击,保证系统运行的稳定性与可靠性。

本文将重点探讨安全测试中的恶意软件分析与检测的相关技术和方法。

一、恶意软件的分类恶意软件广泛存在于计算机系统、移动设备以及网络中。

根据其破坏性质和攻击目标的不同,可以将恶意软件分为下列几类:计算机病毒、蠕虫、木马、间谍软件、广告软件等。

每一类恶意软件都具有自身的特点和攻击手段,因此在安全测试中需要根据具体情况采取不同的分析与检测方法。

二、恶意软件分析恶意软件分析是指对已经感染计算机系统或移动设备的恶意软件样本进行深入研究和分析的过程,以便获取其行为特征、攻击方式以及可能造成的危害。

在进行恶意软件分析时,通常需要采用反汇编、调试和动态监测等技术手段,逆向分析其代码特征、网络通信方式和系统调用等信息。

1. 反汇编与调试反汇编是将二进制代码转化为可读的汇编代码的过程,通过反汇编可以深入了解恶意软件的执行过程和功能实现。

调试是指通过调试器对恶意软件进行运行时的监控和跟踪,及时捕获其行为特征和攻击方式。

反汇编与调试是恶意软件分析的重要技术手段之一。

2. 动态监测动态监测是指在恶意软件执行过程中对其行为和活动进行实时监测和记录。

通过监测恶意软件的系统调用、文件操作、网络通信等行为,可以获取关键信息,识别恶意软件的攻击方式和传播途径。

三、恶意软件检测恶意软件检测是指对计算机系统、移动设备等进行全面扫描和监测,及时发现和清除潜在的安全威胁。

在安全测试中,恶意软件检测是非常重要的一项任务,它可以通过特征匹配、行为分析和机器学习等方法实现。

1. 特征匹配特征匹配是指将已知的恶意软件特征与计算机系统或移动设备中存在的文件进行比对,以发现是否存在潜在的威胁。

如何检测和清除您电脑中的恶意软件?

如何检测和清除您电脑中的恶意软件?

如何检测和清除您电脑中的恶意软件?恶意软件是一种威胁我们电脑和个人信息安全的程序。

它们可以偷窃个人信息、破坏系统、传播病毒等。

因此,了解如何检测和清除电脑中的恶意软件至关重要。

在本文中,我们将介绍一些常见的检测和清除恶意软件的方法和工具。

1. 实时防病毒软件首先,您应该安装并及时更新一款可靠的防病毒软件。

这些软件可以实时监测您的电脑,防止恶意软件入侵。

您可以选择市场上众多可靠的防病毒软件,如Avast、Kaspersky、Norton等。

一旦软件发现感染的文件或程序,它会立即采取行动,并移除或隔离恶意软件。

2. 定期系统扫描除了实时防病毒软件,您还应该定期对您的电脑进行全面扫描。

这种扫描会检查您计算机上的所有文件和程序,以查找并清除潜在的恶意软件。

虽然实时防病毒软件能够阻止大部分恶意软件的入侵,但定期扫描可以确保您的电脑始终处于清洁状态。

大多数防病毒软件都提供计划扫描功能,您可以设置每周或每月自动进行全面扫描。

在扫描过程中,软件会对每个文件和程序进行检查,并根据其病毒数据库中的信息判断是否为恶意软件。

如果发现感染的文件,软件将采取相应措施进行处理。

3. 避免下载未知来源软件恶意软件经常隐藏在非法或未知来源的软件中。

因此,您应该避免从不可信的网站或来源下载软件。

尽量选择来自官方网站或可信渠道的软件下载。

此外,如果您在下载软件时接收到来自防病毒软件的警告信息,请不要忽视它们,并立即终止下载或删除相关文件。

4. 注意电子邮件附件和链接在打开电子邮件附件或点击链接之前,请始终谨慎小心。

恶意软件经常通过电子邮件进行传播,它们可能隐藏在附件,例如.exe或.zip文件中,也可能通过链接下载到您的电脑上。

如果您接收到来自陌生人或不可信来源的电子邮件,请不要打开或下载其中的附件。

此外,避免点击不明来源的链接,以免陷入陷阱。

5. 及时更新操作系统和软件定期更新您的操作系统和软件也是防止恶意软件入侵的关键步骤。

软件更新通常会修复已知漏洞,提高系统和软件的安全性,并阻止恶意软件的入侵。

恶意软件分析与检测技术的研究进展

恶意软件分析与检测技术的研究进展

恶意软件分析与检测技术的研究进展恶意软件(Malware)作为一种具有危害性的计算机程序,一直是信息安全领域的研究热点。

恶意软件的不断演化和变种威胁着计算机系统的安全,对于分析与检测恶意软件的技术研究,一直是保障网络安全的重要环节。

本文将介绍恶意软件分析与检测技术的研究进展,并讨论其应用领域、挑战和未来发展方向。

1. 恶意软件分析技术恶意软件分析是指通过对恶意软件的解析、逆向工程等手法,获取对其功能、行为、传播途径等方面的深入理解。

恶意软件分析技术主要包括静态分析和动态分析两种方法。

静态分析是通过对恶意软件的源代码、二进制文件或者特征进行检查,获取软件的工作原理、攻击手段、隐藏路径等信息。

常用的静态分析方法包括反汇编、二进制代码分析和模式匹配等。

这些方法可以对恶意软件进行分类、特征提取、漏洞挖掘等。

动态分析是通过运行恶意软件,并通过监测其行为和系统响应等方式,分析其在运行时的特征和恶意行为。

动态分析可以捕获恶意软件在运行过程中的变化,以便及时发现恶意行为并采取相应的防护措施。

2. 恶意软件检测技术恶意软件检测技术是指通过对计算机系统、文件或网络流量进行监测、扫描和比对,识别出潜在的恶意软件。

恶意软件检测技术主要包括特征匹配、行为分析和机器学习等方法。

特征匹配是指通过提取恶意软件的特征,与已知恶意软件的特征进行比对,以确定是否为恶意软件。

这种方法可以快速检测出已知的恶意软件,但对于未知的恶意软件则有一定的局限性。

行为分析是通过对计算机系统、文件或网络流量的行为进行监测和分析,判断其是否为恶意软件。

行为分析可以监测恶意软件的异常行为,如文件的修改、系统的调用等,并根据这些行为判断是否为恶意软件。

机器学习技术是指利用已知的恶意软件样本和正常软件样本进行训练,构建恶意软件检测模型,以识别未知软件是否为恶意软件。

机器学习技术可以从大量的样本中学习到恶意软件的特征和模式,具有较高的检测准确率。

3. 应用领域恶意软件分析与检测技术广泛应用于各个领域,主要包括网络安全、移动设备安全和物联网安全等。

信息安全中的恶意软件分析工具

信息安全中的恶意软件分析工具

信息安全中的恶意软件分析工具在当今信息爆炸的时代,恶意软件对于互联网用户和组织的安全构成了严重威胁。

为了有效地对抗恶意软件的风险,信息安全专家研发了各种恶意软件分析工具。

本文将介绍一些常见的恶意软件分析工具,旨在帮助读者更好地了解信息安全领域中的技术手段和方法。

一、静态分析工具静态分析工具是一类不需要运行或执行恶意软件样本的工具,通过对样本进行代码分析和结构分析,来发现和分析恶意软件的特征和行为。

静态分析工具通常可以检测恶意软件的病毒签名、恶意代码注入和恶意文件隐藏等常见特征。

1.反汇编器(Disassembler)反汇编器是一种将机器码翻译成易于阅读和分析的汇编代码的工具。

对于静态分析恶意软件是非常有用的。

通过反汇编器,安全专家可以逆向工程恶意软件的代码逻辑,了解其功能和行为。

2.检测规则引擎(YARA)检测规则引擎是一种基于模式匹配的静态分析工具。

它使用预定义的规则集来检测恶意软件的特征。

安全专家可以通过定义自己的规则集来识别特定的恶意软件。

二、动态分析工具动态分析工具是一类能够在受控环境中运行和监视恶意软件的工具。

通过捕捉和分析恶意软件的行为,动态分析工具可以提供更深入的恶意软件分析结果。

1.沙箱环境(Sandbox)沙箱环境是一种虚拟化技术,将恶意软件隔离在一个受控环境中运行,并观察其行为。

沙箱环境可以捕捉恶意软件的网络通信、文件操作和系统调用等行为特征。

2.动态分析平台(Dynamic Analysis Platform)动态分析平台是一种具有丰富功能的分析工具,可以模拟和监视恶意软件的行为。

动态分析平台可以跟踪恶意软件的系统调用、进程活动和文件操作,进而分析其行为和特征。

三、反病毒工具反病毒工具是一类专门用于检测和清除恶意软件的工具。

虽然反病毒工具主要用于实时保护系统免受恶意软件的攻击,但它们的恶意软件分析功能也非常强大。

1.恶意软件扫描器恶意软件扫描器是一种常用的反病毒工具,可以快速检测系统中的恶意软件。

恶意软件分析和检测技术的研究

恶意软件分析和检测技术的研究

恶意软件分析和检测技术的研究恶意软件(Malware)是指一种恶意目的而创建的软件程序,通过植入恶意代码来对计算机系统或网络进行破坏、监控、窃取信息等活动。

在当前高度信息化的社会环境下,恶意软件的存在给个人和企业的网络安全带来了巨大威胁。

因此,恶意软件分析和检测技术的研究至关重要。

恶意软件分析是指对恶意软件进行深入分析,以便更好地理解其行为和特征。

通过分析恶意软件的代码结构、功能和交互方式,可以获取到其攻击手段和目标,从而提供更准确的防护策略。

恶意软件分析技术主要包括静态分析和动态分析。

静态分析主要通过对恶意软件的可执行文件进行逆向工程分析,以获取恶意代码的内部结构和功能。

通常可以利用静态分析工具对恶意软件文件进行反汇编、脱壳、解密等操作,从而分析恶意代码的执行流程和攻击方式,确定其恶意行为。

此外,还可以使用特征提取和机器学习技术对恶意代码进行分类,从而发现新的恶意软件变种。

动态分析是指在可控环境中运行恶意软件,并监测其行为以获取恶意代码的运行过程和结果。

常见的动态分析技术包括行为监测、沙箱分析和模拟器分析等。

行为监测可以通过监控网络流量、文件操作、进程行为等方式,捕获到恶意软件的活动,进而发现其攻击行为和目标。

沙箱分析和模拟器分析则通过在虚拟环境中运行恶意软件,以观察其对系统的影响和操作结果,从而深入研究其行为特征。

恶意软件检测技术是指通过对可疑文件或系统进行扫描和分析,以发现其中是否存在恶意软件。

恶意软件检测技术可以根据其特征、行为和模式进行分类。

特征检测主要是基于已有的恶意软件数据库,通过匹配文件的特征码、行为特征或病毒签名等方式,对可疑文件进行判定。

行为检测是指通过监测文件的行为,如果发现其执行了恶意操作或与恶意软件相似的行为,则判定为恶意软件。

模式检测是指根据已知的恶意软件模式,通过扫描文件中的关键字、结构或特定指令序列等方式进行检测。

此外,还有基于机器学习和人工智能技术的检测方法,通过训练模型、提取特征等方式,对未知的恶意软件进行识别和分类。

安全攻防技术中的恶意代码检测与分析方法

安全攻防技术中的恶意代码检测与分析方法

安全攻防技术中的恶意代码检测与分析方法恶意代码是指那些具有恶意行为或目的的计算机程序,它们可能在用户不知情的情况下运行,并且对计算机系统和用户数据造成危害。

为了保护计算机系统和用户的安全,安全攻防技术中恶意代码检测与分析方法起到了关键作用。

本文将介绍恶意代码检测与分析的常用方法。

1. 病毒特征分析病毒特征分析是一种常见的恶意代码检测方法。

它通过对已知病毒样本进行分析,提取出一系列的特征指标,然后利用这些特征指标来判断未知文件是否为恶意代码。

常见的特征指标包括文件类型、文件大小、文件的hash值等。

通过比对这些特征指标与已知病毒的数据库,可以快速识别出潜在的恶意代码。

2. 行为分析行为分析是另一种常用的恶意代码检测方法。

它通过模拟恶意代码在受感染的系统中运行的行为,来辨别该程序的恶意性质。

行为分析可以捕获到恶意代码执行的各种行为,如文件的创建、系统的修改、网络通信等。

通过对这些行为的分析与对比,可以发现恶意代码的隐藏行为,并及时采取相应的安全措施。

3. 静态分析静态分析是一种无需运行恶意代码样本,仅通过对其代码的静态审查来判断其是否为恶意代码的方法。

静态分析可以通过检测恶意代码的结构、代码逻辑等特征,来发现其中的潜在问题。

静态分析的优点是快速且准确,但对于使用了混淆技术的恶意代码,可能无法有效检测。

4. 动态分析动态分析是指在受控环境中运行恶意代码,并观察其行为与影响。

动态分析可以获得恶意代码的真实行为,找出其隐藏的恶意行为,对于未知的恶意代码具有较好的检测效果。

动态分析需要在虚拟机、沙箱环境等受控环境中运行恶意代码,并记录其行为数据,然后进行分析与判断。

5. 机器学习方法机器学习方法在恶意代码检测与分析中也得到了广泛应用。

通过对已知恶意代码样本进行训练,构建恶意代码检测模型,进而对未知文件进行分类判断。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。

机器学习方法能够根据大量的样本数据进行学习,并具有一定的自适应性和泛化能力。

勒索病毒分析报告

勒索病毒分析报告

勒索病毒分析报告引言本文对一种名为勒索病毒的恶意软件进行了深入分析和研究。

勒索病毒是一种威胁严重的恶意软件,它会加密用户文件,并要求支付赎金以解密这些文件。

本文将详细介绍勒索病毒的传播途径、感染方式、加密算法等相关内容,并提供一些对抗勒索病毒的建议。

分析方法分析勒索病毒的过程中,我们采用了以下方法:1.样本收集:收集了多个勒索病毒样本,并在安全环境下进行分析,以避免对真实环境造成影响。

2.动态行为分析:使用虚拟机和沙箱环境,观察勒索病毒的行为,包括文件的加密、系统的修改等。

3.静态特征分析:对勒索病毒的二进制文件进行静态分析,提取出文件结构、加密算法等特征信息。

4.网络流量分析:捕获勒索病毒感染过程中的网络流量,分析其通信行为和C&C服务器地址。

勒索病毒的传播途径勒索病毒主要通过以下途径进行传播:1.恶意电子邮件附件:勒索病毒制作者会将病毒程序隐藏在看似正常的电子邮件附件中,一旦用户打开附件,病毒即开始感染用户的计算机。

2.恶意网站链接:黑客通过在恶意网站上放置下载病毒的链接,诱使用户点击下载并感染计算机。

3.外部存储设备:感染了勒索病毒的计算机连接到外部存储设备(如U盘)后,病毒会自动复制到设备中,从而传播到其他计算机。

勒索病毒的感染方式一旦用户的计算机被感染,勒索病毒会通过以下方式进行感染活动:1.文件加密:勒索病毒会扫描用户计算机上的文件,并使用强大的加密算法对这些文件进行加密,使其无法被用户打开和使用。

2.弹窗提示:感染后,勒索病毒会弹出一个提示窗口,要求用户支付赎金以获取解密密钥。

通常勒索病毒会采用比特币等虚拟货币进行支付,以保证匿名性。

3.修改系统设置:为了保证用户无法轻易恢复被加密的文件,勒索病毒会修改用户计算机的系统设置,禁用一些常用的恢复功能。

勒索病毒的加密算法勒索病毒通常使用高强度的加密算法对用户文件进行加密,以保证解密难度极大。

常见的加密算法包括:1.RSA加密算法:勒索病毒使用RSA算法生成一对公钥和私钥,公钥用于文件加密,私钥用于解密。

网络安全中的恶意代码行为分析

网络安全中的恶意代码行为分析

网络安全中的恶意代码行为分析在当今数字时代,恶意代码已经成为了网络安全的严重问题。

恶意代码是指被恶意程序员所写的软件,这种软件通常能够不被用户察觉地侵入计算机系统,以执行恶意行为。

恶意代码通常用于盗窃个人信息、破坏系统、勒索等行为,会寄生在用户计算机系统中,并迅速地制造问题。

本文将探讨恶意代码的发展历程、类型及其分析方法。

一、恶意代码的发展历程随着计算机技术的不断进步,恶意代码也在不断发展。

最早的恶意代码可以追溯到20世纪70年代中期,当时病毒只是一种能在内存中自我复制的程序。

在20世纪80年代中期,随着数据存储技术和网络技术的发展,网络蠕虫开始大量涌现。

20世纪90年代中期,那些以黑客文化为主的团伙大量涌现,不断开发新的攻击方式。

此外,21世纪的网络技术的发展,使得计算机病毒的传播范围和速度更高。

二、常见的恶意代码类型1. 病毒病毒是一种程序,它可以隐藏在其他程序中并在其运行时被激发。

病毒可以通过电子邮件、移动设备或其他联网设备传播,并可以使设备变慢或严重损坏。

病毒通常利用用户的电子邮件程序或网络服务程序来散布自己。

例如,一些病毒会将自己复制到用户的电子邮件程序中,然后发送病毒邮件给朋友或朋友的朋友。

2. 木马木马是一种后门程序,可让黑客从远程计算机上获取控制权。

木马这个名词来源于克里特战争中神话中的木马。

木马程序通过欺骗用户下载安装它们,一旦得到用户授权,它就可以执行任何事情,包括记录键盘输入,捕获屏幕内容,和打开随意的互联网网页,但一般不会对系统和数据进行破坏。

3. 黑客工具包黑客工具包是一些已经公开发布,可免费下载的软件,由它们可以轻易地挖掘通过网络系统的漏洞攻击。

这些工具可以与其他恶意代码一起使用,帮助黑客执行利用网络的攻击。

与病毒和木马不同,黑客工具是为了攻击而设计的,并且可能已经广泛使用。

三、恶意代码行为分析方法1. 静态分析静态分析是指通过对样本文件进行分析,来确定它是否包含恶意代码。

如何使用网络流量分析技术识别网络恶意软件(一)

如何使用网络流量分析技术识别网络恶意软件(一)

网络恶意软件指的是通过网络进行传播的恶意程序,它们会危害用户隐私、盗取个人信息、攻击系统等。

为了保障网络安全,使用网络流量分析技术来识别和应对网络恶意软件已成为一种重要的手段。

本文将介绍如何使用网络流量分析技术识别网络恶意软件,并提供一些实用的方法和技巧。

一、网络流量分析技术简介网络流量分析技术是指通过监控网络数据流量,分析其中的通信模式、数据包特征等信息,以识别网络恶意软件的一种方法。

这一技术能够帮助网络管理员监测与分析网络上的通信行为,并追踪可能存在的恶意软件传播路径。

通过对网络流量的分析,可以检测出潜在的威胁并及时进行应对。

二、网络流量特征分析通过对网络流量的特征进行分析,可以识别出可能存在的网络恶意软件。

网络流量特征包括数据包大小、通信频率、通信目的地等。

一般情况下,网络恶意软件会产生大量的通信请求,并与特定的目标服务器进行通信。

因此,通过统计网络流量中的数据包大小和通信频率,可以发现异常的通信行为。

此外,网络恶意软件通常会使用域名前缀或特定的IP地址作为目标服务器,通过分析网络流量的通信目的地,可以发现与已知的恶意软件相关的地址。

三、使用网络流量分析工具网络流量分析工具是进行网络流量分析的关键工具之一。

目前市面上有很多专业的网络流量分析工具,例如Wireshark、tcpdump等。

使用这些工具,可以捕获网络数据包,并对数据包进行深入分析。

通过对网络数据包进行解析,可以获取各种网络流量特征,并识别出网络恶意软件。

同时,这些工具还可以生成可视化的报告,便于对网络流量的分析和检测。

四、网络流量行为分析除了对网络流量特征进行分析外,网络流量行为分析也是一种常用的方法。

网络恶意软件在传播和攻击过程中会产生特定的行为模式,例如大量的扫描、暴力破解等。

通过分析网络流量中的行为模式,可以发现不正常的行为,并及时采取相应的应对措施。

网络流量行为分析需要依靠专业的安全设备和软件来实现,例如入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS)等。

恶意软件捕获系统在实验教学中的应用

恶意软件捕获系统在实验教学中的应用
t e h e d fe p r n a ta h n , k t d n su d rtn e wo k o l r n t e n t o k s c r y b t r i ce s h — O me tt e n e so x e me tl e c i g ma e s e t n e a d t r f i u s h mawae i h e w r e u t e t , n r ae t e a i e b l fmawa e p e e to ,d s n d a ta h n y t m o c p u e a d a a s l r ih i b s d o i t o l r r v n i n ei e e c i g s s i y g e t a t r n n l i ma y s wa e wh c s ae n VM wa e wo k tt n v r a r r s i i u l ao t
Vo . No 1 ,Ap l2 11p .47 — 4 9 1 7, . 0 i r 0 , p 2 7 2 7
T h 8— 5 — 6 0 6 5 9 9 4 e + 6 5 15 9 9 3 6 0 6
恶意软件 捕获 系统在实验教学 中的应用
赵保鹏. 张浩军
( 南工业大学 信息科学与工程学院 , 南 郑州 400) 河 河 5 0 1
me t n io me t I rc ie e e t ey i r v s h r cia isa d u d rtn i g o n wl d eo u e t n a e vr n n . n p a t , f c v l mp o e e p a t l k l n n esa d n f o e g f t d n s l c i t c s l k s .

网络安全中恶意软件的行为研究与检测

网络安全中恶意软件的行为研究与检测

网络安全中恶意软件的行为研究与检测冯常青张岩(武警北京总队北京100015)摘要随着网络技术的不断发展,信息安全面临着诸多的安全威胁,越来越多的攻击者在程序中插入恶意行为。

安全研究人员基于特征码的静态分析,通过特征库高效快速地对恶意行为进行匹配。

但随着攻击技术的进步,更多的设计者选择将恶意行为隐藏在程序代码中,对其进行加密和变形,以此来抵御静态分析。

所以如何进行恶意软件行为的捕获,准确判定出恶意软件,成为信息安全领域亟待解决的问题。

关键词恶意软件行为研究检测防范中图分类号:TP393文献标识码:A1背景恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下,在用户计算机或其他终端上安装运行损害系统和偷取用户隐私信息的软件。

这类如病毒、蠕虫、木马、后门的恶意软件已经成为计算机和网络最大的威胁之一①。

恶意软件的开发者编写如间谍软件、广告软件等狭义角度意义上的恶意软件,在网络上传播和蔓延,使得接入互联网的任何系统都处于将被攻击的风险中。

面对恶意行为带来的信息安全问题,安全产品的分析人员开发出自动化分析程序工具用以抽取和分析恶意软件的行为。

然而,恶意程序有时能检测出模拟或虚拟的分析环境,为了逃避分析工具的检测,它会减少攻击行为或立即结束进程。

这种恶意代码与安全软件之间的对抗日益加剧。

所以,对网络程序的恶意行为进行检测和研究成为了信息安全方面迫切需要解决的问题。

2恶意软件的行为研究2.1注册表操作一般来说每类文件都会有各自默认的打开方式和程序,且打开方式都会注册在注册表里。

大部分恶意软件会在特定的位置采用更改文件关联程序的方式达到打开文件的同时而自动运行的目的。

2.2文件操作有些恶意软件不需要修改注册表,利用修改win.ini和sys-tem.ini这类系统文件来启动自身程序。

这类恶意软件一般采用更改系统设置,如禁用任务管理器;禁用隐藏文件或系统的显示开关;禁用注册表、禁用文件夹选项等,用来降低计算机发现的难度。

网络安全测试中的恶意软件样本分析技术

网络安全测试中的恶意软件样本分析技术

网络安全测试中的恶意软件样本分析技术恶意软件(Malware)在网络安全领域中扮演着重要的角色,它们可以破坏系统、窃取敏感信息,甚至使整个网络瘫痪。

为了有效应对恶意软件的威胁,网络安全测试中的恶意软件样本分析技术应运而生。

本文将探讨恶意软件样本分析技术在网络安全测试中的应用,以及其原理和方法。

一、概述网络安全测试任务中的恶意软件样本分析技术旨在发现和分析潜在的恶意软件,从而保护系统的安全。

恶意软件样本分析技术可以帮助网络安全专家深入了解恶意软件的行为、特征和传播方式,为对抗恶意软件提供有效的方法和手段。

二、恶意软件样本的获取在网络安全测试中,获取真实的恶意软件样本是进行样本分析的第一步。

恶意软件样本可以通过以下途径获取:1. 传统捕获:通过网络抓包、系统监控等方式,在网络交互过程中捕获到的可疑文件。

2. 预警机制:利用入侵检测系统(IDS)、入侵防御系统(IPS)等来实时检测和捕获恶意软件样本。

3. 公开聚集:从公共的样本库中下载恶意软件样本,如VirusTotal、Malshare等。

4. 目标样本:根据特定的需求,有针对性地攻击系统获取恶意软件样本。

三、恶意软件样本分析技术恶意软件样本分析技术主要包括静态分析和动态分析两种方法。

1. 静态分析静态分析是对恶意软件样本进行静态特征分析,包括静态特征提取、代码逆向工程等。

常用的静态分析工具包括:- 反汇编器:将二进制代码转换成汇编代码,并进行分析。

- 反编译器:将二进制代码还原成高级语言代码,有助于分析恶意软件的逻辑和算法。

- 脱壳工具:从恶意软件中提取出被加密或压缩的可执行文件。

2. 动态分析动态分析是对恶意软件样本进行动态行为监测和分析。

常用的动态分析技术包括:- 沙箱分析:将恶意软件样本在虚拟环境中运行,监控其行为和与外部环境的交互,以获取恶意软件的行为特征。

- 行为分析工具:监测恶意软件的文件操作、网络通信、注册表修改等行为并生成报告。

- 攻击模拟:模拟各种攻击场景,观察恶意软件对系统的影响,以便判断其攻击方式和程度。

信息安全行业网络威胁检测和恶意软件取证方案范本

信息安全行业网络威胁检测和恶意软件取证方案范本

信息安全行业网络威胁检测和恶意软件取证方案范本一、引言信息安全是当今社会面临的重要问题之一。

网络威胁和恶意软件的不断增长和演变,对企业和个人造成了严重影响。

为了保障网络安全,我们有必要采取措施来检测网络威胁和取证恶意软件。

本文旨在提供一份信息安全行业网络威胁检测和恶意软件取证方案范本,以指导相关人员在应对网络安全事件时能够高效地采取相应措施,确保信息安全。

二、背景网络威胁是指对计算机网络或网络设备的未经授权使用,可能导致信息泄露、破坏网络功能或服务不可用。

恶意软件是指利用计算机系统漏洞或用户不慎下载安装的软件,以获取机密信息、破坏计算机系统等目的的恶意程序。

网络威胁和恶意软件的检测和取证是网络安全工作的关键所在。

三、网络威胁检测方案1. 漏洞扫描:通过对网络设备和应用程序进行扫描,识别存在的漏洞,并及时采取补丁安装或修改配置的措施来消除漏洞。

2. 网络流量监控:使用专业的网络流量监控工具,对网络流量进行实时监测和分析,以便及时发现异常流量和潜在威胁。

3. 入侵检测和防御系统:部署入侵检测和防御系统,通过实时监测和分析网络流量、日志记录及异常行为,及时发现网络入侵行为,并采取相应的防御措施。

4. 蜜网技术:建立蜜网系统,模拟真实网络环境,吸引攻击者进行攻击,通过分析攻击行为,及时发现并分析新的网络威胁。

四、恶意软件取证方案1. 恶意软件样本收集:建立恶意软件样本库,定期收集、分析和录入恶意软件样本,更新恶意软件报警规则。

2. 恶意软件分析:对收集到的恶意软件样本进行深入分析,了解其攻击原理、传播方式及影响范围,帮助改进防御策略。

3. 取证过程规范:制定取证流程和规范,确保取证的完整性、可靠性和合法性。

包括取证准备、取证实施、取证记录等环节。

4. 数字取证技术:运用数字取证技术,包括磁盘镜像、数据恢复和数据分析等方法,获取和分析存储在受感染计算机或网络中的证据。

五、总结信息安全行业网络威胁检测和恶意软件取证方案范本提供了一套针对网络安全事件的检测和取证方案。

恶意软件样本分析报告

恶意软件样本分析报告

恶意软件样本分析报告1. 引言恶意软件是指通过各种手段侵入用户系统,窃取敏感信息或者对系统造成破坏的恶意程序。

为了帮助用户有效地防范恶意软件的威胁,本文将对一款最新发现的恶意软件样本进行深入分析,并提供相应的解决方案。

2. 概览该恶意软件样本被命名为“XYZ”,初步分析表明它具有以下特点:- 通过钓鱼邮件或恶意下载链接进行传播;- 采用隐藏在常见文件格式中的恶意代码;- 自动在系统启动时加载并进行持续监控;- 具备远程控制功能,使攻击者可以完全控制感染系统;- 可以窃取用户敏感信息,并将其发送到预设的恶意服务器;- 具备自我复制和传播的能力。

3. 分析过程在对“XYZ”样本进行深入分析过程中,我们采取了以下步骤:3.1 样本获取通过安全防护系统的日志分析,我们检测到了一批可疑文件,并成功匹配到了“XYZ”样本。

我们将该样本提取出来以便进行后续分析。

3.2 静态分析通过对样本进行静态分析,我公司安全团队发现了样本中包含的恶意代码,并解密了其中的文件压缩包,得到了恶意程序的完整副本。

3.3 动态分析我们使用虚拟机环境对恶意程序进行动态分析,模拟了感染系统的运行环境。

通过监控程序行为、网络通信以及文件系统变化等方面的数据,我们获得了该恶意软件的完整行为模式。

3.4 结果分析综合静态和动态分析的结果,我们得出了该恶意软件样本的详细行为特征和代码结构。

进一步分析发现,该软件通过C&C服务器进行远程控制,并具备下载和执行其他恶意模块的能力。

4. 危害影响“XYZ”恶意软件具有以下危害影响:- 窃取用户敏感信息,包括账号密码、银行信息等;- 盗取用户电子邮件和社交媒体账号,并进行钓鱼攻击;- 破坏用户系统,导致系统崩溃或数据丢失;- 加密用户文件,并要求支付赎金以获取解密密钥;- 传播至其他设备和系统,扩大攻击范围。

5. 解决方案针对“XYZ”恶意软件的威胁,我们提供以下解决方案:5.1 更新安全软件及时更新杀毒软件和防火墙软件,确保其数据库和功能能够识别和拦截“XYZ”样本以及其变种。

网络安全威胁情报收集与分析

网络安全威胁情报收集与分析

网络安全威胁情报收集与分析在当今数字化的时代,网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。

然而,随着网络的普及和应用的不断拓展,网络安全问题也日益凸显。

网络安全威胁情报的收集与分析成为了保障网络安全的重要手段。

网络安全威胁情报是什么呢?简单来说,它是关于网络威胁的信息,包括威胁的来源、手段、目标、意图等。

通过收集和分析这些情报,我们能够更好地了解潜在的威胁,提前做好防范措施,降低网络安全风险。

那么,网络安全威胁情报是如何收集的呢?这需要运用多种渠道和方法。

首先,安全厂商和研究机构是重要的情报来源。

他们通常会对各种网络威胁进行监测和研究,并发布相关的报告和预警。

例如,一些知名的安全厂商会定期公布新发现的漏洞和恶意软件的特征。

其次,社交媒体和网络论坛也能提供有价值的线索。

在这些平台上,用户可能会分享自己遭遇网络攻击的经历,或者讨论一些新出现的网络安全问题。

此外,蜜罐技术也是一种常用的收集手段。

通过设置虚假的目标系统,吸引攻击者入侵,从而获取他们的攻击手法和工具等信息。

除了上述渠道,政府和执法机构发布的信息也不容忽视。

他们在打击网络犯罪的过程中,会掌握大量的相关情报,并在一定程度上向公众披露。

还有一些专业的威胁情报共享平台,各个组织和企业可以在上面交流和分享自己的发现。

收集到的网络安全威胁情报往往是海量且杂乱无章的,这就需要进行有效的分析。

分析的过程就像是在一堆拼图碎片中找出完整的图案。

首先,要对情报进行筛选和分类,去除无效和重复的信息。

然后,运用数据分析工具和技术,挖掘出其中的关键信息和潜在的关联。

比如,通过分析多个攻击事件的特征,找出可能属于同一攻击者或组织的行为模式。

在分析网络安全威胁情报时,还需要结合上下文和背景信息。

同样的攻击手段在不同的行业或地区可能具有不同的意义和影响。

因此,要充分考虑目标系统的特点、所处的环境以及业务需求等因素。

同时,也要关注全球网络安全态势的发展趋势,以便更好地预测未来可能出现的威胁。

计算机安全中的恶意代码检测与分析技术

计算机安全中的恶意代码检测与分析技术

计算机安全中的恶意代码检测与分析技术随着互联网的发展和普及,计算机安全问题已经成为人们关注的焦点。

恶意代码是计算机安全的一个重要问题,它可以对计算机系统进行破坏、窃取用户信息等,严重危害用户的个人隐私和资产安全。

因此,恶意代码的检测与分析技术显得极为重要。

一、恶意代码的分类恶意代码是一种针对计算机系统、网络和应用程序的恶意软件。

根据恶意代码的攻击方式和目的,可以将恶意代码分为以下几类:1. 病毒(Virus) - 一种可以复制并感染电脑上的文件、操作系统等可执行代码的恶意软件。

通过修改和破坏文件和程序,病毒可以破坏计算机系统的正常运行。

2. 木马(Trojan) - 一种骗取用户信任而在用户不知情的情况下在设备或计算机上安装的恶意软件。

木马可以窃取用户敏感信息,如用户名、密码和个人隐私。

3. 间谍软件(Spyware) - 一种在用户计算机或其他设备上安装的恶意软件,通过监视用户的计算机活动、窃取计算机系统信息实施远程攻击。

4. 恶意软件(Malware) - 攻击计算机系统的程序或脚本的统称,包括病毒、木马、间谍软件等。

二、恶意代码检测技术恶意代码检测技术可以实时检测到恶意软件的存在,并保护用户设备的安全。

以下是常见的恶意代码检测技术。

1. 签名检测(Signature detection) - 如果计算机系统中存在已知的恶意软件,可以使用签名检测技术来检测目标程序中是否存在与已知恶意代码相似的字符串和引用。

2. 启发式检测(Heuristic detection) - 根据恶意代码的行为特征和模式创建行为规则库,并通过对计算机系统中正在运行的程序进行检查,比对并匹配规则库中的恶意代码行为即使未被检测出来的恶意代码也应能被发现。

3. 行为检测(Behavioral detection) - 行为检测是一种检测和分析目标程序的行为以发现恶意代码的方法。

通过检查目标程序的行为,并使用机器学习、大数据分析等技术来判断是否存在恶意代码。

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软件安全-恶意代码机理与防护C11 恶意软件样本捕获与分析本讲提纲o☐11.1恶意软件样本捕获方法o☐11.2恶意软件载体o☐11.3恶意软件样本分析方法o☐11.4恶意软件样本分析工具11.1 恶意软件捕获方法o☐蜜罐o☐用户上报o☐云查杀平台o☐诱饵邮箱o☐样本共享蜜罐o☐蜜罐(Honeypot)n⏹通常是指未采取安全防范措施、并且将模拟的程序漏洞主动暴露在网络中的计算机。

n⏹引诱恶意软件样本来攻击这类蜜罐计算机设备。

o☐特点n⏹与一般计算机不同,其内部运行着多种多样特殊用途的“自我暴露程序”和行为记录程序n⏹引诱恶意软件在蜜罐内更加充分的运行,并记录下其行为。

蜜罐主机行为记录工具自我暴露的诱饵程序自我暴露的诱饵程序例如:存在漏洞的应用程序、服务等蜜罐o 蜜罐的工作模式被动型蜜罐主动型蜜罐蜜罐o☐被动型蜜罐n⏹在蜜罐主机上模拟漏洞利用攻击所需的部分服务,通过被动的方式捕获主动传播类型的恶意软件,如蠕虫等被动型蜜罐的部署示意图优点•捕获漏洞利用样本信息•获悉其传播机制缺点•被动式交互、效率低•大规模主动传播的样本减少蜜罐o☐主动型蜜罐n⏹主动型蜜罐的出现o☐针对客户端软件的恶意软件更为频繁,如web浏览器等o☐恶意软件的传播更具针对性和定向性,降低了传统被动型蜜罐的工作效率o☐需要仿真和模拟更真实的运行环境、更多的行为交互。

n⏹主动型蜜罐也称作客户端蜜罐、沙箱蜜罐o☐主动型蜜罐——实现思路n⏹Step1:通过爬虫等主动获取潜在的恶意软件(载体)n⏹Step2:将其在蜜罐主机内打开、运行,并模拟进行交互n⏹Step3:根据运行特征,发现和收集漏洞利用信息和恶意软件样本。

o☐云计算和虚拟化技术使得设计和部署更为真实、更加先进的客户端蜜罐环境变得更加容易和低成本Web爬虫服务器检测、分析处理服务器客户端蜜罐主机互联网浏览器(flash)漏洞的客户端蜜罐部署示例用户上报o☐由个人用户在使用电脑过程中,发现恶意样本后主动上报给安全研究人员或机构o☐上报途径n⏹安全产品的官方论坛n⏹产品客户端上传接口n⏹在线分析平台,如VirusTotal、Anubis等o☐特点n⏹用户上报的样本通常较新,有一定的代表性云查杀平台上传o☐目的n⏹云端查杀,降低对用户主机的性能开销n⏹利用大数据分析、机器学习等,结合启发式分析,实现对未知恶意软件的发现和查杀o☐典型应用n⏹各大杀毒软件、安全卫士等n⏹微软Windows系统自带的WindowsDefender云查杀平台上传o☐目的n⏹云端查杀,降低对用户主机的性能开销n⏹利用大数据分析、机器学习等,结合启发式分析,实现对未知恶意软件的发现和查杀o☐典型应用n⏹各大杀毒软件、安全卫士等n⏹微软Windows系统自带的WindowsDefender云查杀平台上传o 云查杀获取样本的利与弊好处•样本空间广泛,可大大提高恶意软件查杀的能力弊端•易造成个人隐私或企业重要数据的泄露诱饵邮箱o☐在21世纪初,很多计算机病毒都使用电子邮件传播,用户在打开电子邮件或其附件时中毒。

o☐通过诱饵邮箱捕获样本的工作流程注册大量邮箱•aaaa@ •a223@ •…将邮箱公布在网络上从邮箱中获取收到的样本诱饵邮箱o 在针对个人的各类APT攻击行为中,电子邮箱也是主要入侵渠道之一。

因此,诱饵邮箱依然可以发挥重要作用。

诱饵邮箱o 在针对个人的各类APT攻击行为中,电子邮箱也是主要入侵渠道之一。

因此,诱饵邮箱依然可以发挥重要作用。

样本交流o☐开放社区,用于样本分析、研究等o☐典型社区平台n⏹卡饭论坛-反病毒区-病毒样本区/forum-31-1.html n⏹Contagio Mobile (移动平台恶意样本分享)样本交流o☐开放社区,用于样本分析、研究等o☐典型社区平台n⏹卡饭论坛-反病毒区-病毒样本区/forum-31-1.html n⏹Contagio Mobile (移动平台恶意样本分享)参考资料o☐Niels Provos Thorsten Holz. 虚拟蜜罐:从僵尸网络追踪到入侵检测o☐RTF Attack Takes Advantage of Multiple Exploitshttps:///mcafee-labs/rtf-attack-takes-advantage-of-multiple-exploitso☐利用wps2012/2013 0day针对中国政府部门的定向攻击/index.php/2013/12/03/target_attack_with_w ps2012_0day_in_the_wild/11.2恶意软件载体☐在彻底清除主机内的恶意软件时,需要定位恶意软件的来源、传播方式和存在形式,即载体。

☐不同类型的恶意软件有不同的传播方式与存在形式恶意软件通过什么载体进入的?☐文件感染型病毒☐特征☐需要修改目标文件或系统实现病毒的存储。

一般情况下受感染的文件字节长度会增加(也有特例,部分病毒使用压缩功能将代码放置于文件的冗余处使得文件长度不变),或者硬盘、系统引导数据会被修改。

☐这些被修改的文件和引导数据,则是病毒的存储载体。

☐检测☐完整性校验。

如果用户对可执行程序或者引导扇区事先进行过校验和计算和存储,则可以通过完整性校验检测出此类恶意软件。

☐恶意软件也可能藏匿于主板BIOS 存储区11.2恶意软件载体向win32.dll 插入新的代码节来存储病毒代码11.2恶意软件载体☐蠕虫、木马类恶意软件☐植入方式☐通常不感染可执行文件,而是和正常软件一样“安装”到系统中☐安装过程比较隐蔽,多通过漏洞利用直接进入目标主机☐恶意软件定位☐系统出现异常后,通过专业手段分析系统启动项、新启动的进程、线程,来发现和定位这类恶意软件样本☐宏病毒☐可疑文档或Word、Excel、PowerPoint的模板文件是这类病毒的主要载体。

☐通过电子邮件传播的恶意软件☐电子邮件的正文,特别是附件(如exe、com、scr,vb、bat等文件),通常是病毒的主要载体。

11.2恶意软件载体11.2恶意软件载体☐脚本类恶意代码☐通过脚本触发漏洞☐通过支持脚本的软件的漏洞传播恶意代码一种常见的且十分有效的方式。

☐用于触发漏洞的恶意代码通常藏匿于脚本中。

☐例如,通过浏览器中JavaScript、VBScript触发浏览器漏洞、或者通过Flash文件中的ActionScript触发漏洞,然后编码在脚本中的恶意代码。

11.2恶意软件载体☐脚本类恶意代码☐通过网页中脚本直接传播☐直接在网页中插入恶意的脚本代码。

☐例如:采用VBScript编写的”新欢乐时光”向邮件客户端的信纸中插入恶意脚本代码。

当发送邮件时病毒会附在邮件中。

会感染html/htm、jsp、vbs、php、asp等格式的文件11.2恶意软件载体☐扩展:应用程序重打包(Android App)☐Android App☐具有容易被逆向分析、修改后可以再次打包为可运行App的特点☐因此,以流行App为载体、向其中插入恶意代码后重打包,这种方式是Android恶意代码传播的一个重要方式。

☐完整性校验:与原版App进行对比,即可定位出插入到重打包app中的恶意代码。

11.2恶意软件载体☐恶意软件清除☐正常情况下,可疑软件都可以被定位☐如果病毒采用了rootkit功能,则需要采用相关rootkit 检测工具进行检测和清除。

恶意软件样本分析恶意软件样本分析的目的恶意软件样本分析方法恶意软件样本分析的目的o☐概述o☐样本分析是安全研究人员最基本的一项基本技能。

o☐通过样本分析:o☐理解其工作机理和行为特征o☐实现或完善相应的安全检测机制o☐实现对已有恶意软件和未知恶意软件的防御、检测。

恶意软件样本分析的目的o☐通过对样本的基本分析,解答如下问题:o☐程序有哪些破坏功能?o☐程序的破坏功能是如何实现的?o☐程序有哪些网络活动、其活动特征是什么样的?o☐程序是如何实现系统驻留和自启动的?o☐程序是否感染系统或其他程序,或网络中的其它主机?o☐程序是如何进入系统的?o☐…恶意软件样本分析的目的o☐出于取证分析、持续威胁的追踪和溯源,还需要思考:o☐程序编写者具备哪些编程习惯和特征?o☐程序使用什么典型攻击手法来攻击主机?o☐程序反映出攻击者的技术水平如何?o☐攻击者可能是什么样的团体或组织,存在哪些控制的行为特征模式?o☐该程序是否与其它恶意软件存在关联?o☐…恶意软件样本的分析方法o 常用分析方法在线分析•在线病毒扫描•在线行为分析本地静态分析•加壳检测与脱壳•反汇编/反编译•资源分析本地动态分析•快照对比分析•行为监控分析•调试跟踪•网络监控分析•运行环境仿真网络交互的动态分析•网络连接选择•网络交互环境仿真•数据包捕获分析恶意软件样本的分析方法o☐行为监控分析n⏹关注文件、注册表、进程、网络、内存等操作o☐网络交互环境仿真n⏹DNS 构造n⏹IP 地址分析和模拟n⏹服务器模拟和数据响应模拟o☐运行环境仿真n⏹时间模拟n⏹文件资源模拟n⏹对抗反虚拟机n⏹对抗反调试恶意软件样本的分析方法o☐方法选择o☐一般思路:粗粒度分析à→针对性的细粒度分析粗粒度分析•了解恶意软件的恶意行为•在线行为分析、快照比对、行为监控、粗粒度的资源分析等方法细粒度分析•有针对性的研究恶意软件的功能实现、入侵细节、潜在威胁等•静态反汇编、动态调试分析、API监控、环境仿真等方法11.4恶意软件样本分析工具o☐常用分析工具介绍o☐恶意软件分析报告o☐恶意软件样本分析实例常用分析工具o☐虚拟机环境——提供隔离的样本运行环境n⏹使用虚拟机软件将物理计算机硬盘和内存的一部分以及其它相关硬件资源共享出来,从而虚拟出若干计算机,每台计算机可单独运行操作系统。

n⏹虚拟机中的系统与物理主机系统相互隔离,虚拟机之间相互隔离。

n⏹常用虚拟机软件o☐VMWare、Virtual PC、Virtual Box等常用分析工具o☐虚拟机环境n⏹在虚拟机环境分析恶意软件样本,防止对物理主机的感染和破坏n⏹右图是虚拟机中运行的Windows XP常用分析工具o☐系统监控n⏹监控样本运行期间的行为和对系统的改变n⏹Windows Sysinternals Suite是一套针对Windows系统的监控、分析工具。

o☐包含了ProcessMonitor、ProcessExplorer、Autoruns等实用工具n⏹沙箱和HIPS类软件或平台进程监控文件监控注册表监控内核监控网络连接分析系统启动项分析系统完整性检测…监控和检测的对象常用分析工具o☐系统监控——进程监控n⏹Process Explorer进程树句柄或模块o☐系统监控——进程监控n⏹ProcessMonitor常用分析工具设置过滤器,使其只监控进程、线程行为右键菜单设置过滤模式常用分析工具o☐系统监控——注册表监控n⏹设置ProcessMonitor过滤器,只监控注册表行为常用分析工具o☐系统监控——文件行为监控n⏹设置ProcessMonitor过滤器,只监控注册表行为常用分析工具o☐系统监控——网络行为监控n⏹使用系统命令netstat或ProtMon工具查看网络连接情况n⏹使用TCPView或ProcessMonitor查看网络行为记录常用分析工具o☐系统监控——HIPS类软件n⏹通过HIPS软件的提示或日志,获取软件的安全相关行为n⏹Comodon⏹Malware Defender常用分析工具o☐系统监控——HIPS类软件n⏹通过HIPS软件的提示或日志,获取软件的安全相关行为n⏹Comodon⏹Malware Defender常用分析工具o☐系统监控——HIPS类软件n⏹通过HIPS软件的提示或日志,获取软件的安全相关行为n⏹Comodon⏹Malware Defender常用分析工具o☐系统监控——HIPS类软件n⏹通过HIPS软件的提示或日志,获取软件的安全相关行为n⏹Comodon⏹Malware Defender常用分析工具o☐文件类型检测n⏹在静态分析中,通常需要先了解程序的编写语言、编译器信息,或者加壳信息,然后进行分析n⏹PEiD:有效识别加壳类型、编译器等n⏹Linux下File命令:识别文件类型常用分析工具o☐文件类型检测n⏹在静态分析中,通常需要先了解程序的编写语言、编译器信息,或者加壳信息,然后进行分析n⏹PEiD:有效识别加壳类型、编译器等n⏹Linux下File命令:识别文件类型常用分析工具o☐文件类型检测n⏹在静态分析中,通常需要先了解程序的编写语言、编译器信息,或者加壳信息,然后进行分析n⏹PEiD:有效识别加壳类型、编译器等n⏹Linux下File命令:识别文件类型常用分析工具o☐PE文件格式分析n⏹了解PE文件的格式特征、节信息、代码入口点等n⏹PEView、Stud PE。

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