主机恶意代码检测系统的设计与实现要点
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。
网络安全中的入侵检测系统设计与实现方法
网络安全中的入侵检测系统设计与实现方法在当今数字化时代，网络安全已经成为了一个至关重要的议题。
随着信息技术的快速发展和普及，网络安全问题也日益突出。
入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，起到了及时发现和防范网络攻击的关键作用。
本文将针对网络安全中的入侵检测系统设计与实现方法进行探讨。
入侵检测系统是一种主动监测网络流量并识别和检测异常行为的系统。
它通过分析网络流量中的数据包来判断是否存在入侵行为，并及时采取相应的措施进行预警或者阻止。
入侵检测系统的设计与实现方法主要包括网络流量监测、异常行为识别、模式匹配和预警等几个方面。
首先，网络流量监测是入侵检测系统的基础。
网络流量可以用交换机、路由器或者防火墙等设备进行监测。
通过监测网络流量，可以实时了解网络的状态、识别存在的威胁并采取相应的措施。
网络流量监测可以采用包级别监测或者流级别监测两种方法。
包级别监测是指对网络流量中的每个数据包进行分析和监测；而流级别监测是指将网络流量中的数据包进行组合并形成流，对流进行分析和监测。
包级别监测可以更细致地了解每个数据包的细节信息，而流级别监测可以更全面地了解网络流量的整体情况。
其次，异常行为识别是入侵检测系统的核心。
异常行为识别是通过比对网络流量的特征和预先定义的规则，来判断是否存在异常行为的过程。
异常行为可以是指网络中的病毒、木马、蠕虫等恶意代码的传播，也可以是指非法的登录行为、未授权的访问等违规操作。
异常行为识别可以采用基于规则的方法或者基于机器学习的方法。
基于规则的方法是定义一系列的规则和模式，当网络流量符合规则和模式时，即判定为异常行为。
基于机器学习的方法是通过训练一个机器学习模型来识别网络流量中的异常行为。
机器学习模型可以通过监督学习、无监督学习或者半监督学习等方法进行训练，并可以根据实际情况进行优化和更新。
另外，模式匹配是入侵检测系统的重要环节。
模式匹配是指将网络流量的特征与预先定义的模式进行比对和匹配的过程。
安全工程师如何进行恶意代码检测与分析
安全工程师如何进行恶意代码检测与分析在今天的数字时代，恶意代码的威胁不断增加，给个人和企业的信息安全带来了巨大的风险。
作为安全工程师，我们需要了解并掌握恶意代码检测与分析的方法，以保障网络和系统的安全。
本文将介绍安全工程师在恶意代码检测与分析方面的技术和流程。
一、恶意代码的定义与类型恶意代码是指那些具有恶意目的、用于破坏、盗窃信息、传播病毒等的计算机程序。
根据其传播方式、破坏目标和实现方式的不同，恶意代码可以分为病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件等多种类型。
二、恶意代码检测的重要性恶意代码的检测旨在及时发现和清除潜在的安全风险，防止系统被侵入和破坏。
恶意代码检测可有效降低信息泄露、系统瘫痪、网络攻击等安全事件的发生，保护企业和个人的财产和利益。
三、恶意代码检测与分析的流程1. 恶意代码样本收集：安全工程师需要通过获取恶意代码样本来进行分析。
样本的获取可以通过开源情报、安全研究团队、漏洞报告等多种渠道获得。
2. 恶意代码样本分析：样本分析是检测与分析恶意代码的核心环节。
安全工程师可以通过静态分析和动态分析来深入了解样本的行为和特征。
- 静态分析：通过反汇编、逆向工程等技术，对样本进行静态分析，了解其代码结构、逻辑和功能。
这有助于检测出样本的漏洞和安全风险。
- 动态分析：通过在受控环境中运行样本，观察其行为和特征。
安全工程师可以使用虚拟机、沙盒等技术来模拟真实环境，以及监控并记录样本的活动。
3. 恶意代码特征提取：在样本分析的基础上，安全工程师需要提取恶意代码的特征。
这可以包括代码签名、行为特征、文件特征等。
通过特征提取，可以建立一个恶意代码数据库，用于日后的检测和识别。
4. 恶意代码检测：根据恶意代码的特征和行为，安全工程师可以使用杀毒软件、入侵检测系统等技术来进行主动或被动的恶意代码检测。
主动检测可通过扫描文件、内存等方式进行，被动检测则是通过监控系统日志、网络流量等方式实现。
5. 恶意代码清除与修复：当系统中发现恶意代码时，安全工程师需要及时采取措施进行清除和修复。
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。
恶意程序检测与防范系统的设计与实现
恶意程序检测与防范系统的设计与实现恶意程序是指那些有意而恶意地编写出来的、用来危害计算机系统的程序。
恶意程序的威胁和数量在互联网时代不断增长，给个人和组织的信息安全带来了巨大的风险。
为了保护计算机系统免受恶意程序的攻击，设计和实现恶意程序检测与防范系统具有重要的意义。
本文将介绍一个恶意程序检测与防范系统的设计与实现方案，以帮助用户更好地防止恶意程序的入侵和危害。
一、系统原理恶意程序检测与防范系统的设计与实现的核心原理是基于行为分析和特征检测。
它通过对计算机系统进行全面的监控和分析，识别系统中的异常行为，检测和阻止恶意程序的运行。
具体来说，该系统主要包括以下几个模块：1. 实时监控模块：该模块负责对计算机系统进行实时的监控，记录系统的各种行为和操作，包括文件读写、进程运行、网络连接等。
2. 行为分析模块：该模块通过对实时监控数据的分析和比对，识别出系统中的异常行为。
它可以通过构建行为模型和学习算法来不断优化分析效果。
3. 恶意程序特征库：该库中存储了已知的恶意程序的特征信息。
系统可以通过与特征库的比对来判断是否存在恶意程序的威胁。
4. 恶意程序阻断模块：该模块负责根据行为分析模块的警报信息，采取相应的防御措施，如阻止恶意程序的运行、断开网络连接等。
二、系统实现为了实现恶意程序检测与防范系统的设计与实现，我们可以利用现有的技术和工具，结合自定义开发来完成。
1. 实时监控模块的实现可以利用操作系统提供的监控接口，如Windows的API 监控和Linux的审计系统。
通过调用操作系统提供的接口，我们可以获得计算机系统的相关信息，并将其记录下来。
2. 行为分析模块可以使用机器学习和数据挖掘的技术。
可以基于历史数据构建行为模型，并通过监督学习和无监督学习的方法进行分类和聚类分析。
通过不断优化算法和模型，提高系统的准确性和响应速度。
3. 恶意程序特征库的建立可以通过与安全厂商合作，并利用第三方的恶意样本库。
可以使用常见的特征提取算法，如哈希、字符串匹配和机器学习算法来对恶意程序进行特征提取和存储。
网络安全中的恶意代码检测技术使用教程
网络安全中的恶意代码检测技术使用教程恶意代码是指那些用于非法获取信息、破坏系统安全或者对用户设备进行攻击的计算机程序或脚本。
由于恶意代码对个人隐私和数据安全构成严重威胁，因此，检测和防御恶意代码已经成为网络安全的重要任务之一。
本文将介绍一些常见的恶意代码检测技术和如何使用它们来保护您的设备和信息安全。
1. 定义恶意代码在了解恶意代码检测技术之前，首先需要了解什么是恶意代码。
恶意代码通常包括病毒、木马、蠕虫、间谍软件等。
它们可以通过电子邮件附件、下载的文件、恶意网站等方式传播。
2. 病毒扫描技术病毒扫描技术是一种常见且成熟的恶意代码检测技术。
它通过使用病毒特征库去匹配已知病毒的特征来检测电子邮件附件、文件和程序中的恶意代码。
这些特征库经常更新以包含最新的病毒信息。
要使用病毒扫描技术来保护您的设备，您可以安装一个可靠的杀毒软件，并将其保持更新。
定期进行全盘扫描以确保您系统中不存在未知的恶意软件。
此外，在下载文件和电子邮件附件时，应始终保持警惕，避免打开或执行来自未知来源的文件。
3. 行为分析技术行为分析技术是一种先进的恶意代码检测技术。
它不仅仅依赖于特征库匹配，更重要的是分析程序的行为以确定是否存在潜在的恶意活动。
要使用行为分析技术来保护您的设备，您可以选择一个具有强大的行为分析引擎的安全软件。
此类软件可以监视并分析软件的活动，例如文件访问、注册表修改、网络连接等。
当检测到异常或可疑行为时，它会发出警告并采取相应的防御措施。
4. 威胁情报技术威胁情报技术是一种依赖于全球安全网络来获取关于最新恶意代码和攻击活动情报的恶意代码检测技术。
它通过收集和分析来自安全团队、社区和其他组织的信息，以识别新的恶意代码和攻击趋势。
为了使用威胁情报技术来保护您的设备，您可以使用支持这种技术的安全软件。
这些软件可以实时更新最新的威胁情报，并自动采取相应的防护措施。
此外，了解当前的网络攻击趋势和常见的恶意软件类型也是非常重要的。
恶意代码技术及其检测方法
恶意代码技术及其检测方法恶意代码是指那些带有恶意意图的计算机程序或脚本，它可以在计算机系统中执行各种有害行为，如数据破坏、信息窃取、拒绝服务攻击等。
恶意代码的出现给计算机系统的安全带来了巨大的威胁，因此研发有效的恶意代码检测方法是至关重要的。
1.病毒：病毒是一种能够自我复制并将自身附加到其他可执行程序或文档中的恶意代码。
它可以通过感染其他程序或文件来传播，对计算机系统造成破坏。
2.蠕虫：蠕虫是一种可以自我复制并自动传播到网络中其他计算机的恶意代码。
它通过利用网络漏洞或社交工程技术来传播，对大规模计算机系统造成影响。
3.木马：木马是一种带有隐藏功能的恶意代码，它会在用户不知情的情况下执行恶意行为。
木马可能会窃取用户的敏感信息、远程控制系统、或将计算机加入僵尸网络。
4.间谍软件：间谍软件或称为间谍程序，是一种可以监视用户计算机上的活动并收集敏感信息的恶意软件。
它可以监视用户的网页浏览记录、键盘输入、文件访问等，并将这些信息发送给攻击者。
针对恶意代码的检测方法如下：1.签名检测：这是最常用的恶意代码检测方法之一、签名检测通过对已知的恶意代码样本进行识别，建立一个恶意代码的数据库，然后对待检测文件进行比对，如果存在相同的特征码，则判定为恶意代码。
2.行为检测：此方法通过监控计算机系统的行为来检测恶意代码。
它对不同应用程序的行为进行分析并比较，如果发现可疑的操作，如读取敏感文件、修改系统配置等，就会触发警报。
3.启发式检测：启发式检测是一种通过分析恶意代码的行为模式和特征来检测未知恶意代码的方法。
它通过建立一个规则库来识别文件中是否存在恶意行为，如破坏性的代码操作或不合法的API调用。
4.沙箱检测：沙箱检测是将待检测的恶意代码运行在封闭的环境中，通过监控其行为和系统资源的使用来判断是否为恶意代码。
沙箱检测可以防止恶意代码对真实系统的影响，具有很高的安全性。
5.机器学习检测：随着机器学习技术的发展，在恶意代码检测中也得到了广泛的应用。
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。
基于机器学习算法的恶意软件检测系统设计与实现
基于机器学习算法的恶意软件检测系统设计与实现恶意软件（Malware）是指一种恶意目的而编写、传播和利用的计算机程序。
恶意软件破坏现代计算机系统和网络的安全，给用户和企业带来了严重的经济和安全威胁。
因此，设计和实现一个高效准确的恶意软件检测系统非常重要。
本文将介绍基于机器学习算法的恶意软件检测系统的设计与实现。
首先，我们将介绍恶意软件的分析和识别原理。
然后，我们将讨论机器学习在恶意软件检测中的应用，并介绍几种常用的机器学习算法。
接下来，我们将详细阐述基于机器学习算法的恶意软件检测系统的设计与实现过程，并对系统进行评估和性能分析。
最后，我们将总结本文的工作，对未来的研究方向进行展望。
一、恶意软件分析和识别原理恶意软件通常具有以下特征：1）隐蔽性：恶意软件常常会隐藏自己的存在，使其不易被发现；2）破坏性：恶意软件可以破坏计算机系统的正常功能和运行；3）盗版：恶意软件可以窃取用户的敏感信息，如个人账户信息、信用卡号码等。
恶意软件的分析和识别是指通过对恶意软件进行分析和处理，以便识别出其中的恶意行为和特征。
传统的恶意软件分析方法包括静态分析法和动态分析法。
静态分析法是指直接对恶意软件的二进制文件进行审查，从中提取关键信息。
动态分析法是指在安全环境中运行恶意软件，并观察其行为和特征。
二、机器学习在恶意软件检测中的应用机器学习是一种人工智能的分支，通过分析和处理大量数据，训练一个模型来完成特定任务。
在恶意软件检测中，机器学习可以帮助我们自动提取和识别恶意软件的特征和行为，从而实现高效准确的恶意软件检测。
目前，常用的机器学习算法包括：1）支持向量机（SVM）：SVM是一种常用的分类算法，它通过将样本映射到高维空间中，来实现对恶意软件和良性软件的分类。
2）决策树：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它将特征空间划分成一系列的子空间，并在每个子空间中生成一个决策规则。
3）神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它可以自动学习和归纳数据中的模式和规律。
基于机器学习的恶意软件检测系统设计与实现
基于机器学习的恶意软件检测系统设计与实现随着互联网技术的不断发展，计算机网络的安全性问题也愈发凸显。
在网络攻击形式日益多样和数量不断增加的情况下，恶意软件（Malware）已经成为最具威胁的安全事件之一。
恶意软件具有隐藏性，扩散性，可控性等特点，已经成为计算机安全领域面临的最大挑战之一。
为了能够有效地应对恶意软件的威胁，建立一套机器学习的恶意软件检测系统，可以帮助企业和个人制定科学合理的安全防护措施，保护他们的计算机系统安全。
本文将介绍基于机器学习的恶意软件检测系统设计与实现的方法。
一、数据收集和准备数据收集和准备是恶意软件检测的第一步。
在机器学习的恶意软件检测中，机器学习算法的性能直接取决于所使用的数据集的质量。
因此，数据准备和预处理步骤尤为重要。
数据集的收集应该尽可能包括各种类型和变异的恶意代码和合法代码。
数据集的每一个样本都应该是经过标注或者打了标签。
二、特征提取特征提取通常是指为了让机器学习算法能够自动学习到样本内部的有意义的特征，将原始的、不可用于机器学习的原始输入数据转换为能够直接用于机器学习算法的有意义的特征。
在恶意软件检测的特征提取过程中，通常可以通过如下的方式进行特征提取：1. 静态特征提取静态特征提取是指在不实际运行恶意代码的情况下，对恶意代码进行特征提取。
例如，特征可以包括代码大小、API调用次数、指令流、库调用等。
2. 动态特征提取动态特征提取是指在恶意代码运行时对其进行特征提取。
例如，特征可以包括系统API调用、网络流量、CPU占用等。
三、模型训练与评估在完成特征提取后，下一步是创建一个模型来对数据进行分类。
机器学习模型通常可以基于监督学习、半监督学习和无监督学习等不同的学习方法进行训练。
在这里我们采用监督学习的方法。
在模型训练时，我们可以将数据分为训练集、验证集和测试集。
其中，训练集用于训练模型的参数，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。
对于恶意软件检测的模型评估，我们通常可以采用以下指标：1. 准确率准确率是最常用的评估指标之一。
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主机恶意代码检测系统的设计与实现
主机恶意代码检测系统是运行在主机上,检测该计算机中是否存在恶意代码的智能系统,是维护计算机安全极为重要的安全软件。
随着国家、社会对计算机的依赖程度日益增长,计算机安全问题就显得日益严峻起来。
传统的恶意代码检测如反病毒厂商的杀毒产品,主要是基于特征码扫描的检测技术。
特征码扫描检测技术需要预先从已知的恶意代码中提取出特征字节序列存入病毒库,之后再利用匹配算法进行检测。
这种方法的明显缺点在于需要预建特征库,而特征库更新显然是滞后于恶意代码的,因此它对未知恶意代码的检测能力极弱,对加壳变形后的恶意代码处理能力也十分有限。
本文致力于从恶意代码的行为上去识别检测,这是由于恶意代码定义的关键点就在于其行为目的的恶意性和结果的破坏性,因此检测的要点也就是如何识别行为的恶意性。
本文主要的工作和贡献可归纳为:1、对恶意代码的工作原理进行深入分析,总结了各类恶意代码使用的核心技术,研究探寻目前恶意代码反检测的主要手段,包括应用层面和内核层面恶意代码的反检测技术实现,以及BIOS固件和CPU微代码植入技术的可行性。
2、针对恶意代码的行为特点,从多处入手研究采用多种方法捕获检测恶意代码行为的方法。
为恶意代码信息捕获模块设计实现了如下有效的技术方法:(1)利用用户态和核心态的多种钩挂方法截取程序行为,包括新的系统调用拦截方案、驱动间通讯拦截方案等;利用痕迹扫描技术发现恶意代码留下的包括钩挂代码、隐藏数据在内的多种行为痕迹。
(2)设计实现在CPU硬件支持(单步执行功能支持和最后分支记录功能支持)的辅助下,动态记录程序控制流路径的方法。
(3)针对恶意代码修改破坏内存中的操作系统组件来反检测、反清除的手段,创新性的提出利用虚拟化技术在操作系统中创造一个虚拟的、干净的系统环境,使易受恶意代码破坏的系统组件在另一个环境安全工作。
该方案工作效果明显。
(4)为了捕获一些难以截取或常受恶意代码干扰的行为,本文分析CPU硬件虚拟化支持的原理,并提出了基于CPU硬件虚拟化支持(AMD的SVM与Intel的VMX)的行为收集方案。
3、提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的操作系统环境模型,利用多种手段截获收集的行为数据作为模型观测值来计算被植入rootkit的可疑值,经实验表明对rootkit类恶意代码有较好的检测效果。
同时对收集到的动态控制流路径数据,提出了首先建立调用层次树,再利用计算编辑距离判断相似度的方式检测隐藏性恶意代码,实验也取得了良好的结果。
4、主持设计了基于专家系统的恶意代码检测模块,与项目组同学们共同实现了原型系统,模块充分利用了恶意代码信息捕获模块的数据输出。
5、利用恶意代码信息捕获模块、异常检测算法模块、基于专家系统的恶意代码检测模块以及辅助的特征码扫描模块完整实现了一套主机恶意代码检测系统。
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