高速分布式拒絕服務(wù)攻擊的防御及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流特征提取與應(yīng)用的研究(文件)
【正文】 按照代碼所有可能的執(zhí)行順序反匯編 （ Schwarz和 Debray、Cifuente和 Emmerik） 14/n 反反匯編技術(shù) ? 在馮 .諾依曼體系結(jié)構(gòu)中 ， 沒有明確的方法可以區(qū)別代碼和數(shù)據(jù) ? 代碼迷惑技術(shù) （ code obfuscation） ：加殼 、 多態(tài) 、 花指令 （ junk code） 、 代碼分塊 、 分支函數(shù)、 不變斷言 、 跳轉(zhuǎn)表欺騙 ?? ? 可使反匯編軟件出現(xiàn) 40% 以上的反匯編錯(cuò)誤 15/n 啟發(fā)式分析技術(shù) ?啟發(fā)式指 “ 自我發(fā)現(xiàn)的能力 ” ， 具備某種人工智能特點(diǎn) ， 是未來惡意代碼檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢 ?主要基于 虛擬執(zhí)行技術(shù) ， 反匯編技術(shù) 、 行為特征分析檢測技術(shù) 等 ， 根據(jù)行為特征判斷惡意代碼 ?優(yōu)點(diǎn)：可發(fā)現(xiàn)未知惡意代碼 ?缺點(diǎn)：不能實(shí)現(xiàn)惡意代碼的精確匹配 ， 正確率只有 90 %左右 16/n 主動防御技術(shù) ? 在惡意代碼運(yùn)行時(shí)進(jìn)行主動的全面防范 ， 是實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)的升級 ， 主要依賴虛擬設(shè)備驅(qū)動和系統(tǒng)鉤掛技術(shù) ? 三個(gè)層次：資源訪問規(guī)則控制；資源訪問掃描；程序活動行為分析引擎 ? 微點(diǎn) ,卡巴斯基 ,諾頓 ， 江民 ， 瑞星 ， 金山 ?? ? 主動防御技術(shù)可能被突破：內(nèi)核級深度隱藏 、 內(nèi)核級 rootkit、 重置系統(tǒng)鉤掛 ?? 17/n 主動防御體系結(jié)構(gòu)（瑞星 2023） 主動防御技術(shù) 18/n 小結(jié) ?以特征碼掃描為主的惡意代碼精確識別技術(shù)仍是惡意代碼防范的核心技術(shù)之一 ?加殼 、 多態(tài)和變形技術(shù)是惡意代碼的主要發(fā)展趨勢 ?脫殼是靜態(tài)分析技術(shù)的前提和關(guān)鍵 ?“ 主動防御 ” 是最近的安全業(yè)界最熱的詞 ， 但仍有可能被突破 ?在惡意代碼執(zhí)行前 ， 更高級的靜態(tài)分析仍然是惡意代碼防范的重要途徑 19/n 參考文獻(xiàn) ? [1] M. Christodorescu, and S. Jha, “Static Analysis of Executables to Detect Malicious Patterns”, Proc. Berkeley, CA,2023. ? [2] A. Sung, J. Xu, ., “Static Analyzer for Vicious Executables (SAVE)”, 20th Annual Computer Security Applications Conference, December 610, 2023. ? [3] Konstantin Rozinov. Efficient Static Analysis of Executables for Detecting Malicious Behaviors, Polytechnic University ? [4] JY Xu, AH Sung, P Chavez, et al. Polymorphic Malicious Executable Scanner by API Sequence Analysis, 2023. ? [5] Richard Ford, PhD., The future of virus detection ,2023 ? [6]張翼 高級惡意軟件技術(shù)新挑戰(zhàn) — 突破主動防御
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1