高速分布式拒绝服务攻击的防御及网络数据流特征提取与应用的研究
《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》
《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，分布式拒绝服务攻击（DDoS）已成为网络安全的重大威胁。
DDoS攻击通过大量无效流量淹没目标服务器，导致其无法正常处理合法请求，从而造成网络服务中断或性能下降。
因此，对DDoS攻击进行及时、准确的检测与防御至关重要。
近年来，深度学习技术以其强大的特征提取和分类能力，在安全领域得到广泛应用。
本文基于深度学习技术，研究DDoS攻击的检测方法，以提高网络防御的效率和准确性。
二、DDoS攻击概述DDoS攻击是一种网络攻击方式，其特点是利用大量来自多台受感染的主机向目标发送大量的请求，使得目标服务器的带宽、内存和CPU资源等资源被耗尽，从而无法正常处理合法请求。
DDoS攻击的检测与防御对于保障网络安全具有重要意义。
三、传统DDoS攻击检测方法传统的DDoS攻击检测方法主要包括基于流量的检测、基于协议的检测和基于行为的检测等。
这些方法主要依赖于特征匹配和阈值设定，对特定类型的DDoS攻击具有较好的效果。
然而，随着DDoS攻击的复杂性不断提高，传统的检测方法面临许多挑战，如高误报率、低检测率等问题。
四、基于深度学习的DDoS攻击检测方法针对传统方法的不足，本文提出基于深度学习的DDoS攻击检测方法。
该方法通过训练深度神经网络模型，自动学习流量数据的特征和模式，从而实现对DDoS攻击的准确检测。
（一）数据集构建首先，需要构建一个包含正常流量和DDoS攻击流量的数据集。
数据集应包括不同类型、不同规模的DDoS攻击流量以及各种网络环境下的正常流量。
通过数据集的构建，为后续的模型训练提供基础。
（二）特征提取与模型设计在深度学习模型中，特征提取是关键的一步。
本文采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行特征提取。
这些模型能够自动从原始流量数据中提取出有效的特征信息，如包大小、包到达间隔等。
在特征提取的基础上，设计合适的神经网络结构进行分类模型的训练。
《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》
《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，分布式拒绝服务攻击（DDoS）已成为网络安全的重大威胁。
DDoS攻击利用大量分布式网络资源对目标服务器发起攻击，通过消耗其服务资源导致服务不可用。
因此，为了有效防范DDoS攻击，并提高网络安全，研究人员需要不断地开发更为高效、精准的检测方法。
近年来，基于深度学习的DDoS攻击检测方法因其出色的性能和广泛的应用前景，成为了研究的热点。
本文将深入探讨基于深度学习的DDoS攻击检测方法。
二、DDoS攻击概述DDoS攻击是网络攻击中的一种，其主要目的是使目标服务器过载，导致其无法处理正常的用户请求。
这种攻击通常涉及大量分布式网络资源，如计算机、手机等设备。
攻击者通过控制这些设备向目标服务器发送大量无效或合法的请求，从而消耗其服务资源，导致其无法正常工作。
DDoS攻击不仅影响企业网络环境，也威胁到个人的信息安全和隐私保护。
三、传统DDoS攻击检测方法的局限性传统的DDoS攻击检测方法主要依赖于静态阈值和规则匹配。
然而，这些方法往往存在误报率高、漏报率高、无法应对复杂多变的攻击模式等问题。
随着网络环境的日益复杂化，传统检测方法已难以满足DDoS攻击检测的需求。
因此，寻找新的检测方法是网络安全领域的迫切需求。
四、深度学习在DDoS攻击检测中的应用深度学习作为人工智能的重要分支，已广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域。
在网络安全领域，深度学习也展现出了强大的应用潜力。
基于深度学习的DDoS攻击检测方法通过训练深度神经网络模型来识别和检测DDoS攻击。
这种方法能够从大量网络数据中自动提取特征，从而实现对复杂多变的DDoS攻击的有效检测。
此外，深度学习还具有低误报率、高精度等优点，能够有效提高网络安全性能。
五、基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究基于深度学习的DDoS攻击检测方法主要包括数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估等步骤。
分布式拒绝服务攻击检测系统研究的开题报告
分布式拒绝服务攻击检测系统研究的开题报告一、选题背景随着互联网的快速发展，网络安全问题也越来越受到关注。
其中，分布式拒绝服务（DDoS）攻击问题已经成为互联网安全领域的一个重要的问题。
DDoS攻击是指利用大量的计算机或者服务器对目标站点进行攻击，通过向目标站点发送大量的请求和数据流使其瘫痪或严重减缓服务，造成用户无法正常访问的情况。
DDoS攻击不仅能够造成网站的瘫痪，还能够影响整个网络的稳定性，甚至可能导致一些重要设备的运行故障，给社会带来极大的损失。
因此，如何进行有效的DDoS攻击检测和防御就成为了网络安全领域的一个重要研究方向。
二、研究目标本研究的目标是设计和实现一种分布式拒绝服务攻击检测系统，通过对网络流量的实时监测和分析，对DDoS攻击进行实时检测和响应，防止DDoS攻击对网络造成的安全威胁。
三、研究内容和方法本研究将分为以下几个内容：1. 研究DDoS攻击的原理和特点，了解DDoS攻击的工作原理和攻击方式，分析DDoS 攻击的特点和模式，为后续系统的设计和实现提供基础理论支持。
2. 设计并实现一种分布式DDoS攻击检测系统，该系统能够实时监测网络流量，对DDoS攻击进行实时检测和响应。
系统应该具备高效性、可扩展性和可靠性。
3. 评估和优化系统的性能，通过对系统的实际运行和测试，对其性能进行评估和优化，提高系统的准确性和响应速度。
本研究的方法主要包括文献调研、数据分析、算法设计、系统设计和实现、性能评估等。
四、预期结论和意义本研究预计可以设计和实现一种高效、可靠的分布式DDoS攻击检测系统，以确保网络的安全性和稳定性。
研究的结果将为网络安全领域的发展提供一定的支持和指导。
网络安全风险与威胁情报收集与分析
网络安全风险与威胁情报收集与分析在当今互联网和信息技术高速发展的时代，网络安全成为了一个备受关注的话题。
随着网络威胁日益增多和复杂化，网络安全风险已经成为企业和组织面临的重大挑战。
为了及时发现、分析和应对网络安全威胁，积极收集和分析威胁情报成为了一项关键任务。
一、网络安全风险与威胁的定义及分类网络安全风险是指网络系统和数据面临遭受各种威胁的潜在危险。
威胁情报则是指对网络安全威胁的信息收集、分析和利用过程。
网络安全风险主要包括以下几个方面：1. 恶意软件：包括病毒、木马、蠕虫等，能够侵入计算机系统、窃取信息或者破坏系统的正常运行。
2. 网络钓鱼：通过伪造合法的网站或电子邮件，欺骗用户提供敏感信息，导致信息泄露或财产损失。
3. 数据泄露：指企业或个人敏感信息的泄露，可能导致身份盗窃、个人隐私泄露等问题。
4. DDoS攻击：分布式拒绝服务攻击，通过大量无害请求占用服务器资源，导致拒绝服务或系统崩溃。
5. 非法访问：入侵者趁机入侵网络系统，窃取敏感信息或者破坏系统安全。
6. 社交工程：利用人类心理和社交技巧，获取机密信息或欺骗他人进行非法活动。
二、网络威胁情报收集的重要性针对各种网络安全威胁，及时收集、分析威胁情报是确保网络安全的重要手段，具有以下几个重要作用：1. 预警和预防：通过收集威胁情报，及时了解最新的网络威胁，预测潜在的风险，并采取相应的防范措施，预警和预防潜在的威胁。
2. 提高应急响应速度：通过持续收集威胁情报，可以及时掌握网络威胁的变化趋势和特点，为企业和组织提供及时的应急响应支持。
3. 支持决策制定：威胁情报的收集和分析结果可以为企业和组织提供决策依据，指导制定合理的网络安全策略和措施。
4. 提供技术支持：威胁情报的收集和分析可以为安全技术团队提供技术支持，帮助他们识别和对抗来自网络的各种威胁。
三、网络威胁情报的收集方法网络威胁情报的收集方法多种多样，主要包括以下几种：1. 安全日志分析：通过分析网络设备、服务器和应用程序的安全日志，发现潜在的威胁。
AI技术在网络攻击检测中的应用指南
AI技术在网络攻击检测中的应用指南一、引言随着网络技术的高速发展，网络攻击日益猖獗。
传统的安全防护手段已经无法满足当前复杂多变的网络攻击形式和规模。
因此，人工智能（AI）技术被广泛应用于网络攻击检测中成为一种有效的解决方案。
本文将详细探讨AI技术在网络攻击检测中的应用指南。
二、AI技术在网络攻击检测中的优势1. 自主学习和适应性：AI技术可以通过机器学习算法不断地分析和学习网络数据流量以及不同类型的恶意行为，并自动调整和更新检测规则，提高检测准确率。
2. 实时监控和响应：AI技术具备对实时流量进行监控和分析的能力，能够快速识别并响应潜在的网络攻击行为，及时采取相应的防御措施。
3. 高效性和准确性：相比传统安全防护手段，基于AI技术的网络攻击检测更加高效且精确。
通过深度学习和数据挖掘等技术的应用，可以有效提取网络数据中的关键特征，准确判断是否存在恶意攻击。
三、AI技术在网络攻击检测中的应用场景1. 威胁情报分析：AI技术能够通过对大量的安全威胁情报进行分析，识别出与已知威胁相关的信号。
通过建立和维护庞大而完善的威胁情报库，可以及时发现并阻止潜在的网络攻击。
2. 异常流量检测：基于AI技术的网络攻击检测系统可以通过对网络流量进行实时监控和分析，从正常行为模式中识别出异常行为，如DDoS（分布式拒绝服务）攻击、SQL注入等，并立即采取相应措施进行防御。
3. 恶意代码检测：利用AI技术，在传统的病毒和恶意软件库之外构建一个强大而高效的模型来检测未知恶意代码。
该模型可以学习恶意代码样本的特征，并能够在未知恶意软件出现时快速弥补传统防火墙和杀毒软件的漏洞。
4. 用户行为分析：AI技术可以分析用户的上网行为，识别出潜在的威胁行为。
例如，通过分析大量的登录日志和访问记录，AI技术可以发现异常登录活动、账号盗用等风险，并及时采取措施加以防范。
四、AI技术在网络攻击检测中的挑战1. 大数据处理：网络流量数据庞大且迅速增长，对硬件设备以及数据处理能力提出了更高的要求。
面向异常流量检测的自适应抽样算法的探究
面向异常流量检测的自适应抽样算法的探究0 引言随着高速网络技术和栅格技术的快速发展,网络链路速率在不断提高,网络带宽和网络流量规模也在不断扩大,这使得对网络骨干链路上的流量进行实时在线的全采集测量变得越来越困难。
同时,对海量流量数据库进行维护和对数据进行分析处理也相当困难,并且开销很大。
为了解决上述问题,流量抽样技术研究已经成为当前甚至今后高速动态网络流量测量的研究重点之一。
抽样测量主要应用于网络异常流量检测和网络管理两方面,但其对前者的影响远远超过了后者。
这主要是因为异常流量检测的网络环境复杂,可能存在网络攻击和正常突发访问等情况,将会同时涉及正常流量和异常流量以及各种检测指标等多个因素,抽样过程对这些因素的特征和行为影响颇大。
在面向异常流量检测的抽样测量中,一方面,抽样数据流量必须逼近于真实数据流量,一般而言,抽样数据流量相对于真实数据流量分布必然存在着偏差,抽样获得的流量数据越多,网络异常流量检测的难度越小,检测结果也越可信; 另一方面,为了实现高速、海量信息的快速准确检测,人们希望需要分析处理的流量数据越少越好。
如何有效地缓解异常流量检测准确性与实时性之间的失衡是目前流量抽样技术研究面临的巨大挑战。
1 抽样技术分类面向网络异常流量检测的抽样方法多种多样,大致可分为静态抽样、自适应抽样、基于流的抽样和BF( bloom filter) 抽样四种。
1. 1 静态抽样技术1993 年,网络流量抽样技术首次得到应用,针对NSFNET主干流量测量中流量大的问题,Claffy 和Polyzos 采用了基于事件和时间驱动的两种经典静态抽样方法。
静态抽样技术也称传统抽样技术,主要有系统抽样、分层随机抽样和随机抽样三种静态抽样方法。
假设样本容量为N,抽样间隔为K,每个抽样间隔内有相等的样本数,系统抽样是抽取每个固定抽样间隔内的第一个样本,分层抽样是从每个固定抽样间隔内随机抽取一个样本,随机抽样是直接从样本容量中随机抽取K 个样本。
2019信息网络安全专业技术人员继续教育(信息安全技术)习题及答案
信息安全技术第一章概述第二章基础技术一、判断题1.加密技术和数字签名技术是实现所有安全服务的重要基础。
（对）2.对称密码体制的特征是:加密密钥和解密密钥完全相同,或者一个密钥很容易从另ー个密钥中导出。
（对）3.对称密钥体制的对称中心服务结构解决了体制中未知实体通信困难的问题。
（错）4.公钥密码体制算法用一个密钥进行加密,!而用另一个不同但是有关的密钥进行解密。
（对）5.公钥密码体制有两种基本的模型:一种是加密模型,另一种是解密模型（错）6.Rabin体制是基于大整数因子分解问题的,是公钥系统最具典型意义的方法。
（错）7.对称密码体制较之于公钥密码体制具有密钥分发役有安全信道的限制,可实现数字签名和认证的优点。
（错）8.国密算法包括SM2,SM3和SM4. （对）9.信息的防篡改、防删除、防插入的特性称为数据完整性保护。
（对）10.Hash函数的输人可以是任意大小的消息，其输出是一个长度随输入变化的消息摘要。
（错）11.数字签名要求签名只能由签名者自己产生。
（对）12、自主访问控制(DAC)是基于对客体安全级别与主体安全级别的比较来进行访问控制的。
（错）13.基于角色的访问控制(RBAC)是基于主体在系统中承担的角色进行访问控制，而不是基于主体的身份。
（对）二、多选题1.公钥密码体制与以前方法的区别在于()。
A.基于数学函数而不是替代和置换B、基于替代和置换C.是非对称的，有两个不同密钥D.是对称的，使用一个密钥2.公钥密码的优势体现在()方面。
A.密钥交换B.未知实体间通信C.保密服务D.认证服务3.以下属于非对称算法的是()。
A.RSAB.DSAC.AESD.ECC4.密钥生命周期过程包括( )A.密钥生成B.密钥分发；C.密钥存储D.密钥使用与更新汽'tE.密钥销毁5.下列关于密码模块的描述正确的是()。
A.是硬件、软件、固件或其组合B.实现了经过验证的安全功能C.包括密码算法和密钥生成等过程D.在一定的密码系统边界之外实现6.访问控制的基本要素包括()。
基于分布式系统的网络安全防护策略研究
基于分布式系统的网络安全防护策略研究网络安全防护是当今信息化社会中的重要课题，随着技术的发展和网络威胁的不断变化，传统的网络安全防护策略面临着许多挑战。
基于分布式系统的网络安全防护策略成为了当前研究的热点之一。
本文将从分布式系统的角度出发，探讨在网络安全防护领域中基于分布式系统的相关研究。
一、分布式系统概述分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的，节点之间通过网络互相连接和通信，共同完成某项任务。
分布式系统具有高可靠性、灵活性、可扩展性等优点，广泛应用于大规模网络中。
二、网络安全威胁及防护策略网络安全威胁包括计算机病毒、网络攻击、数据泄露等。
传统的网络安全防护策略主要是集中式的，即在中心节点上进行安全策略的制定和实施。
然而，这种集中式的策略无法针对分布式系统中的节点进行细致的监测和控制，容易受到单点故障攻击和在线攻击等问题的影响。
三、基于分布式系统的网络安全防护策略研究1. 分布式入侵检测系统基于分布式系统的入侵检测系统能够实时监测和分析网络中的流量、日志等信息，通过多节点的协同工作，实现对恶意行为的检测和响应。
该系统可进一步提高入侵检测的准确性和效率，阻止网络攻击行为。
2. 多节点的攻击响应与防护基于分布式系统的网络安全防护策略，可使系统充分利用各个节点的资源，并通过节点之间的协同工作，快速响应和阻止网络攻击行为。
当某个节点受到攻击时，其他节点可以共同协作，通过分流、拦截等方式进行攻击阻止，提高系统的抗攻击能力。
3. 分布式日志管理与分析传统的网络安全防护策略忽略了对分布式系统中各个节点的日志管理和分析。
基于分布式系统的网络安全防护策略研究可将各个节点的日志信息进行收集、合并和分析，发现攻击行为和异常情况，并及时采取相应的措施进行防护。
4. 分布式密钥管理与认证基于分布式系统的网络安全防护策略研究可将密钥管理和认证分散到各个节点中，通过节点之间的相互认证和密钥协商，确保通信的机密性和完整性。
同时，分布式密钥管理也提高了系统的可扩展性和灵活性。
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四、研究内容和研究方案
➢ 恶意代码技术：加壳、变形和多态技术， 恶意代码行为分析
➢ 通用静态恶意代码自动分析器 ➢ 恶意代码行为特征的生成和检测算法
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恶意代码自动分析平台体系结构
22/n
通用静态自动分析器结构
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1、通用静态脱壳
研究内容 采用虚拟执行技术实现恶意代码的自动静态脱壳
➢ [5] Richard Ford, PhD., The future of virus detection ,2004
➢ [6]张翼 高级恶意软件技术新挑战—突破主动防御 X’CON 2007
➢ [7] Peter Szor: The Art of Computer Virus Research and Defense. ISBN 0321-30454-3,2005,《计算机病毒防范艺术》, 段海新, 杨波, 王德强译
技术路线 通过恶意代码的API调用序列判定其行为特征 反汇编恶意代码，按照执行顺序提取API调用序列 分析比较恶意代码样本和非恶意代码样本的行为特征
特点 使用基于API调用序列的向量形式表示的行为特征虽然 敏感度不高但适应性强
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3、行为特征码检测算法研究
研究内容 建立行为特征库，实现基于行为特征的检测算法
技术路线 利用恶意代码自动分析平台，统计恶意代码行为特征 研究行为特征的相似度比较算法
特点
基于行为特征的启发式检测技术是现代检测未知恶意代码的 先进技术，降低误报率和提高效率仍是关键问题
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4、难点及创新点
研究难点
➢ 基于虚拟执行技术的通用静态脱壳 ➢ 恶意代码行为特征的提取和分析
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7、反反汇编技术
➢ 在冯.诺依曼体系结构中，没有明确的方法可以区 别代码和数据
➢ 代码迷惑技术（code obfuscation）：加壳、 多态、花指令（junk code）、代码分块、分支 函数、不变断言、跳转表欺骗……
➢ 可使反汇编软件出现40% 以上的反汇编错误
14/n
8、启发式分析技术
安全放在第一位，防微杜渐。20.12.1 20.12. 105:33 :1905:33:19 December 1, 2020
加强自身建设，增强个人的休养。20 20年1 2月1日 上午5 时33分 20.12.1 20.12. 1
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。20 20年1 2月1日 星期二 上午5 时33分1 9秒05 :33:19 20.12. 1
5、反虚拟执行技术
➢ 插入特殊指令。3DNOW，MMX等特殊的或未 公开的指令。
➢ 结构化异常处理。在恶意代码启动前预先设置自 己的异常处理函数，程序故意引发一个异常，虚 拟执行时发现非法指令而停止工作
➢ 入口点模糊（EPO）技术。不修改宿主原入口点 ，在宿主代码体内插入跳转指令运行恶意代码
➢ 长循环、多线程技术……
传播越来越快，已成为当代信息社会的致命杀手
恶意代码分析检测技术
➢ 反编译、虚拟机、断点跟踪、虚拟执行、蜜罐…… ➢ 特征扫描、启发式扫描、实时监控、主动防御……
3/n
一、选题背景
需求分析
➢ 恶意代码技术迅猛发展，传统的人工分析方法 难以招架
➢ 通用、先进、高效的恶意代码分析平台实现恶 意代码静态分析、动态分析和网络分析的自动 化
启发式指“自我发现的能力”，具备某种人工智 能特点，是未来恶意代码检测技术的发展趋势
主要基于虚拟执行技术，反汇编技术、行为特征 分析检测技术等，根据行为特征判断恶意代码
优点：可发现未知恶意代码 缺点：不能实现恶意代码的精确匹配，正确率只
有90 %左右
15/n
9、主动防御技术
➢ 在恶意代码运行时进行主动的全面防范，是实时 监控技术的升级，主要依赖虚拟设备驱动和系统 钩挂技术
➢ 静态自动脱壳 ➢ API调用序列的静态自动提取
基于API调用序列的行为特征提取和相似度比较 算法
发表相关学术论文1～2篇
30/n
五、工作进度安排
2007.8～2007.10，完成调研、开题
2007.11，基于难点问题继续调研相关的研究工 作
2007.12～2008.3，完成通用脱壳器的设计与实 现
可能的创新点
➢ 对采用抗反虚拟执行技术的加壳恶意代码的静 态自动脱壳
➢ 恶意行为特征提取及相似度比较算法
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5、项目工作基础
国家242信息安全计划项目：恶意代码自动 分析平台
➢ 静态分析 ➢ 动态分析 ➢ 网络分析
某军方项目：恶意代码技术研究
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6、预期研究成果
恶意代码技术和恶意代码静态分析检测技术综述 设计实现恶意代码分析平台的静态分析器
return(0); //遇到不认识的指令时退出循环
if (j==2) //返回值为2说明发现了解密循环
break;
}
if (i==0x100) return(0); //执行过256条指令后仍未发现循环则退出
if (!EncodeInst())
//调用解密函数重复执行循环解密过程
{......Fra bibliotek}11/n
12/n
6、反汇编技术
➢ 把机器代码转化为汇编代码 ➢ 线性扫描（Linear Sweep）：对所有在入口点和
代码结束之间的机器代码按顺序进行反汇编（ OllyDbg、IDA、W32Dasm） ➢ 递归遍历（Recursive Traversal）：按照代码 所 有 可 能 的 执 行 顺 序 反 汇 编 （ Schwarz 和 Debray、Cifuente和Emmerik）
➢ [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, 2004.
2020/12/1
清华大学硕士研究生开题报告
基于虚拟执行的恶意代码 静态分析技术研究
导师：段海新 副教授 硕士生：姜晓新
目录
选题背景 相关研究综述 研究目标 研究内容和研究方案 工作进度安排
2/n
一、选题背景
恶意代码的基本定义及其危害
➢ 未经授权，干扰计算机系统/网络的程序或代码 ➢ 近30年来，恶意代码技术突飞猛进、数量急剧增加，
技术路线 绝大多数加壳的恶意代码在其入口处有脱壳器 绝大多数脱壳器仅仅使用了INTEL指令集中的一小部分 指令 加入针对反虚拟执行技术的特殊处理模块
特点 对恶意代码的可控性强，安全可靠
24/n
1、通用静态脱壳
25/n
2、行为特征的提取和分析
研究内容 静态自动提取恶意代码的行为特征
8/n
3、基于行为特征的静态检测技术
CALL 00002326
2180+5+0195＝2326
JMP DWORD PTR DS: [004040C4] Import Address Table (IAT)
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4、虚拟执行技术
➢ 又称代码仿真（code emulation）,虚拟CPU， 通用脱壳器等
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2、传统的恶意代码扫描技术
➢ 恶意代码特征码库＋扫描引擎 ➢ 恶意代码的特征码：特征串和特征字 ➢ 可实现恶意代码的精确匹配
E800 0000 005B 8D4B 4251 5050 0F01 4C24 FF5B 83C3 1CFA 8B2B
特征码
PE文件
➢ 复杂的多态、变形恶意代码？
7/n
➢ [2] A. Sung, J. Xu, ., “Static Analyzer for Vicious Executables (SAVE)”, 20th Annual Computer Security Applications Conference, December 6-10, 2004.
➢ [8]Bill Blunden：Virtual Machine Design and Implementation in C/C++. ISBN 1-55622-903-8 2002,《虚拟机的设计与实现 C/C++》杨涛,杨晓云,王建桥等译
➢ [9]韩筱卿、王建锋、钟玮《计算机病毒分析与防范大全》,ISBN 7-121-02157-9， 2005
加壳、多态和变形技术是恶意代码的主要发展趋 势
脱壳是静态分析技术的前提和关键
“主动防御”是最近的安全业界最热的词，但仍 有可能被突破
在恶意代码执行前，更高级的静态分析仍然是恶 意代码防范的重要途径
18/n
参考文献
➢ [1] M. Christodorescu, and S. Jha, “Static Analysis of Executables to Detect Malicious Patterns”, Proc. Berkeley, CA,2003.
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。 05:33:1 905:3 3:1905 :3312 /1/202 0 5:33:19 AM
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 12.10 5:33:19 05:33 Dec-201-Dec-20
日复一日的努力只为成就美好的明天 。05:3 3:1905 :33:19 05:33 Tuesda y, December 01, 2020
{
if (InstLoc>=0x280) return(0);