《恶意代码分析与检测》课程教学大纲
《恶意代码分析与防控》课程教学大纲
《恶意代码分析与防控》课程教学大纲课程编号：081504372课程名称：恶意代码分析与防控英文名称：Malware Analysis and Prevention课程类型：学科专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：16 实验学时：32）适用专业：软件工程一、课程性质与任务“恶意代码分析与防控”是软件工程专业信息安全方向中专业性较强的课程，是信息安全学科中的重要分支，与后续学习的多门课程皆有关联。
本课程主要研究恶意代码的分类、恶意代码的原理、恶意代码的行为、恶意代码静态与动态的分析方法以及恶意代码的防控技术，对构建学生信息安全类知识体系进而进行恶意代码防控实践有重要作用。
课程的任务是通过教学，使学生能够掌握恶意代码防控技术的基本原理与实现方式，掌握常见恶意代码的防控方法，培养学生具备良好的恶意代码分析能力与常见恶意代码的防控能力，提高自身对相关领域的安全意识与职业素养，从而为今后从事信息安全领域相关工作奠定坚实的基础。
通过本课程学习，使学生能够通过对相关实操案例的分析，对恶意代码的种类、危害、应急、防控处理都有较为深入的认识，具备一定的分析研究能力，能够将本课程的相关知识与防控技术的思路和技巧用于解决恶意代码所带来的问题。
二、课程与其他课程的联系先修课程：信息安全导论、J2EE程序设计。
后续课程：网络攻防技术、网络安全管理。
先修课程对本课程起基础支撑作用，安全导论提供基础的计算机安全方面知识，程序设计语言使学生能够理解和掌握恶意代码的运行机理与实现过程。
本课程为后续课程提供理论和技术基础支持，有助于对恶意代码攻击问题更深入的理解，拓展解决问题的思路。
三、课程教学目标1. 理解恶意代码的最基本概念和理论知识，能够描述恶意代码的基本特性以及恶意代码的发展趋势。
（支持毕业能力要求1）2. 掌握防控恶意代码的基本技术，能够自觉运用基本知识认识恶意代码，并对其中的常见恶意代码的防控进行分析，培养学生分析问题的能力。
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。
恶意代码检测与分析
恶意代码分析与检测主讲人：葛宝玉主要内容背景及现状1分析与检测的方法2分析与检测常用工具3分析与检测发展方向4背景及现状互联网的开放性给人们带来了便利，也加快了恶意代码的传播，特别是人们可以直接从网站获得恶意代码源码或通过网络交流代码。
很多编程爱好者把自己编写的恶意代码放在网上公开讨论，发布自己的研究成果，直接推动了恶意代码编写技术发展。
所以目前网络上流行的恶意代码及其变种层出不穷，攻击特点多样化。
分析与检测方法恶意代码分析方法静态分析方法是指在不执行二进制动态分析方法是指恶意代码执行的情况下利用程序调程序的条件下进行分析，如反汇编分析，源代码分析，二进制统计分析，反编译等，情况下，利用程序调试工具对恶意代码实施跟踪和观察，确定恶意代码的工作过程对静态分析结果进属于逆向工程分析方法。
，对静态分析结果进行验证。
静态分析方法静态反汇编静态源代码反编译分析分析分析在拥有二进制程是指分析人员借是指经过优化的序的源代码的前提下，通过分析源代码来理解程序的功能、流程、助调试器来对恶意代码样本进行反汇编，从反汇编出来的程序机器代码恢复到源代码形式，再对源代码进行程序执行流程的分析逻辑判定以及程序的企图等。
清单上根据汇编指令码和提示信息着手分析。
流程的分析。
动态分析方法系统调用行为分析方法常被应用于异常检测之中，是指对程序的正常行为分析常被应用于异常检测之中是指对程序的正常行为轮廓进行分析和表示，为程序建立一个安全行为库，当被监测程序的实际行为与其安全行为库中的正常行为不一致或存在一定差异时，即认为该程序中有一个异常行为，存在潜在的恶意性。
恶意行为分析则常被误用检测所采用，是通过对恶意程则常被误用检测所采用是通过对恶意程序的危害行为或攻击行为进行分析，从中抽取程序的恶意行为特征，以此来表示程序的恶意性。
动态分析方法启发式扫描技术启发式扫描技术是为了弥补被广泛应用的特征码扫面技术的局限性而提出来的。
其中，启发式是指“自我发现能力或运用某种方式或方法去判定事物的知识和技能”。
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。
《恶意代码分析》课件
简介
恶意代码是指具有破坏、非法获取信息等恶意目的的计算机程序。了解恶意 代码的定义、意义以及分类可以帮助我们更好地进行恶意代码分析。
恶意代码分析流程
1
收集样本
获取恶意代码样本是分析的起点，可以通过手动或自动化的方式进行收集。
2
静态分析
通过分析文件结构、反汇编等方法获取恶意代码的详细信息。
3
动态分析
《恶意代码分析》PPT课件
# 恶意代码分析 PPT课件 ## 简介 - 什么是恶意代码 - 为什么要进行恶意代码分析 - 恶意代码分类介绍 ## 恶意代码分析流程 - 收集样本 - 静态分析 - 文件结构分析 - 反汇编分析 - 动态分析 - 虚拟化环境 - 行为分析 - 网络分析 ## 收集样本 - 手动收集
定期更新操作系统和软件补丁，加强系统和应 用的安全性。
防火墙
配置强大的防火墙，阻止未经授权的访问，减 少恶意代码的传播。
安全教育
提高员工和用户的安全意识，培养正确的网络 安全防范习惯。
总结
恶意代码分析的重要性
了解恶意代码的分析方法，有 助于提前发现和防范潜在的安 全威胁。
分析方法的优缺点
静态分析可快速检测已知恶意 代码，动态分析适用于未知恶 意代码。
动态分析方法
虚拟化环境
在虚拟机或沙箱中运行恶意代 码，观察其行为。
行为分析
通过监控恶意代码的进程和文 件系统活动，分析其具体行为。
网络分析
通过分析恶意代码的网络流量 和DNS查询，了解其通信行为 和可能的远程命令。
恶意代码防范
杀毒软件
安装可靠的杀毒软件，及时更新病毒库以提高 恶意代码的检测率。
安全加固
签名识别
通过对恶意代码的特 征进行匹配，使用已 知的病毒库进行签名 识别。
《恶意代码》课件
实际案例分析
WannaCry勒索软件
WannaCry勒索软件于2017年肆虐全球，通过利用系统漏洞进行传播，并勒索用户的数据。
NotPetya病毒攻击
NotPetya病毒于2017年造成了广泛的破坏，瘫痪了许多企业和机构的计算机系统。
Mirai僵尸网络攻击
Mirai僵尸网络攻击于2016年发生，通过攻击物联网设备形成大规模的攻击力。
恶意代码的传播途径
恶意代码可以通过电子邮件、网络下载、恶意 链接等多种途径传播。
恶意代码的种类
恶意代码的种类多种多样，包括病毒、蠕虫、 木马、间谍软件等。
恶意代码的危害
恶意代码可能导致数据丢失、系统崩溃、个人 隐私泄露等严重后果。
常见恶意代码
病毒
病毒是一种可以自我复制和传播的恶意代码，可以 通过感染文件、网络或外部存储设备传播。
蠕虫
蠕虫是一种能够自动复制和传播的恶意代码，可以 通过网络和系统漏洞进行传播。
木马
木马是一种表面上看起来无害的程序，但实际上会 在用户不知情的情况下执行恶意操作。
间谍软件
间谍软件是一种能够搜集用户个人信息并发送给攻 击者的恶意代码。
恶意代码的防范措施
1 安装杀毒软件
及时安装并定期更新杀毒 软件是防范恶意代码的基 本措施。
总结
恶意代码的威胁
恶意代码对个人和组织的信息安全和网络安全构成了严重威胁。
增强网络安全意识的必要性
加强网络安全教育，提高用户和企业的安全意识，是防范恶意代码的重要手段。
恶意代码防范的重要性
采取有效的恶意代码防范措施，可以避免数据损失、系统崩溃和个人隐私泄露。
《恶意代码》PPT课件
在这个《恶意代码》PPT课件中，我们将介绍恶意代码的概念、种类、传播途 径和危害，以及常见恶意代码如病毒、蠕虫、木马和间谍软件的特点和危害。 我们还会讨论恶意代码的防范措施和一些实际案例分析。
恶意代码分析与检测技术综述
恶意代码分析与检测技术综述第一章恶意代码概述恶意代码是指在用户不知情的情况下，通过软件或者其他可执行程序的形式损害计算机，网络或者数据系统的一种程序。
恶意代码是网络安全领域的最大威胁之一。
恶意代码被隐秘地传播，用于窃取用户的敏感数据，严重干扰用户的计算机系统，甚至导致整个系统瘫痪。
第二章恶意代码分析技术2.1 静态分析技术通过静态分析，我们可以检测诸如源代码，二进制代码等文件中的恶意代码。
这种方法涉及到代码的反汇编，逆向工程等技术。
2.2 动态分析技术与静态分析不同，动态分析技术是通过实际执行程序来检测恶意代码。
通过运行恶意代码，我们可以获取其行为，查找和验证后门、木马、病毒等。
2.3 行为分析行为分析在恶意代码分析方面是一种常用方法，通过分析恶意代码的交互以及其影响来检测恶意代码。
这种方法涉及到在虚拟环境中，运行恶意代码并观察其行为。
第三章恶意代码检测技术3.1 特征检测特征检测将检测目标的样本与已知恶意代码集合的特征进行比较，如果目标特征与恶意代码特征相匹配，则可以判定该目标为恶意代码。
3.2 模式匹配检测模式匹配检测是指检测静态特征、行为和其他元数据的匹配。
3.3 启发式检测启发式检测是将之前的恶意代码行为经验知识整合，形成一条规则链以对未知的文件或操作系统行为进行检测。
第四章现有检测技术的弊端以及未来研究方向4.1 恶意代码混淆技术恶意代码混淆技术是将恶意代码做出多样性变化，使得恶意代码可以逃避检测系统。
这是当前恶意代码检测技术的主要限制，未来的研究方向应该主要集中于该方面。
4.2 大数据技术与机器学习随着科技的发展，大数据技术在恶意代码检测方面也有了广泛应用。
未来的研究方向应该主要集中于将大数据技术与机器学习算法相结合，以提高恶意代码检测的准确性并减少误报率。
结论通过对恶意代码分析与检测技术的综述可以发现，恶意代码侵入用户系统的方式非常隐秘，使其成为当前网络安全面临的最大隐患之一。
针对分析时常采取的静态分析、动态分析与行为分析技术及检测时采取的特征检测、模式匹配检测及启发式检测技术进行探讨，认识到各自的适用领域。
Python入门教程恶意代码分析与检测
Python入门教程恶意代码分析与检测Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的简洁性和易读性使得它成为了许多开发者首选的程序设计语言。
然而，正因为其易用性，Python也成为了黑客们编写恶意代码的选择。
在本篇文章中，我们将讨论Python恶意代码的特征和检测方法，帮助读者提高对恶意代码的防御能力。
一、恶意代码概述恶意代码是指具有隐秘破坏功能的计算机程序，它能以欺骗用户或者绕过安全措施的方式进行传播和植入。
恶意代码通常会利用系统漏洞、社会工程学手段等来获取系统权限或者窃取敏感信息。
在Python 中，常见的恶意代码包括木马、病毒、蠕虫等。
二、恶意代码分析与检测步骤1. 逆向工程逆向工程是恶意代码分析的重要环节，通过逆向工程，我们可以获取到恶意代码的详细信息，了解其行为和功能。
常用的逆向工程工具包括IDA Pro、OllyDbg等。
2. 静态分析静态分析是指在不运行程序的情况下，对代码进行分析的方法。
我们可以通过查看代码的结构、函数、变量等信息，来判断是否存在可疑的恶意行为。
常用的静态分析工具包括Radare2、Hopper等。
3. 动态分析动态分析是指在运行程序的过程中，通过监控其行为来检测恶意代码的方法。
我们可以通过模拟执行或者实际执行恶意代码，观察其对系统的影响，并记录下异常行为。
常用的动态分析工具包括Cuckoo Sandbox、Procmon等。
4. 数据分析在恶意代码分析过程中，我们还可以借助数据分析的方法，对大量的代码样本进行分析和比对，以发现隐藏的恶意行为。
常用的数据分析工具包括Machine Learning、ClamAV等。
5. 恶意代码检测恶意代码检测是指通过以上分析的结果，对恶意代码进行识别和防范的方法。
我们可以根据恶意代码的特征，编写相应的规则来检测恶意代码的存在，并利用防火墙、杀毒软件等工具实现主动保护。
三、恶意代码特征分析1. 异常网络通信恶意代码通常会与外部服务器或者控制中心进行通信，以获取指令或者传输被窃取的敏感信息。
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《恶意代码分析与检测》课程教学大纲
课程代码：
任课教师（课程负责人）：彭国军
任课教师（团队成员）：彭国军、傅建明
课程中文名称: 恶意代码分析与检测
课程英文名称：Analysis and Detection of Malicious Code
课程类型：专业选修课
课程学分数：2
课程学时数：32
授课对象：网络空间安全及相关专业硕士研究生
一．课程性质
《恶意代码分析与检测》是网络空间安全及相关专业硕士研究生的一门专业选修课程。
二、教学目的与要求
本课程详细讲授了恶意代码结构、攻击方法、感染传播机理相关知识，同时对传统及最新的恶意代码分析与检测技术设计进行了分析和研究，通过课程实例的讲授，使硕士研究生能够掌握恶意代码的各类分析与检测方法，并且对恶意代码分析检测平台进行设计，从而使学生能够全面了解恶意代码分析与检测方面的知识。
通过本课程的学习，能够让硕士研究生创造性地研究和解决与本学科有关的理论和实际问题，充分发挥与其它学科交叉渗透的作用，为国内网络空间安全特别是系统安全领域的人才培养提供支撑。
三．教学内容
本课程由五大部分组成：
（一）恶意代码基础知识 (6学时)
1.恶意代码的定义与分类
2.恶意代码分析框架与目标
3.可执行文件格式及结构分析
4.恶意代码的传播机理
5.恶意代码的攻击机理
（二）恶意代码静态分析技术与进展(6学时)
1．恶意代码的静态特征
2．恶意代码的静态分析技术
3．恶意代码的静态分析实践
4. 恶意代码静态分析对抗技术
5．恶意代码静态分析的研究进展
（三）恶意代码动态分析技术与进展(6学时)
1．恶意代码的动态特征
2．恶意代码动态分析技术
3．恶意代码的动态分析实践
4. 恶意代码动态分析对抗技术
5．恶意代码动态分析的研究进展
（四）恶意代码检测技术与进展(6学时)
1．传统恶意代码检测方法与技术
2．恶意代码恶意性判定研究及进展
3．恶意代码同源性检测研究及进展
（五）恶意代码分析与检测平台实践与研究(8学时) 1．恶意代码分析平台及框架
2．恶意代码分析关键技术
3．典型开源分析平台实践
4．恶意代码分析平台技术改进实践
四.
五．教学方法
本课程主要采用教师讲授、学生自学、课堂讨论、课堂练习及期末考试相结合的方法，灵活运用多种教学手段，如多媒体辅助教学、课堂互动教学等，同时注重知识传授上的整体性和连贯性，让学生能够从该课程的应用领域，逐渐了解到知识点，最后深入到该领域的知识体系，通过课堂练习和讨论，提高学生的积极性，引导学生进行自主学习，提高学生对该研究领域的学习兴趣。
六．考核方式
平时讨论汇报＋总结报告。
七.适用对象（说明此课程的开课对象是硕士或是博士等）
开课对象：网络空间安全及相关专业硕士研究生。