原文:恶意代码检测--已看梳理

静态检测技术: 优点:可以提供测试环境更安全 速度更快。 缺点:容易受到包装器和恶意代码混淆技术 部分反拆卸技术的影响,导致静态方法无效。 主要方法: n gram字节代码作为特征用于检测野外恶意可执行文件 n g表达式是指n序列中相邻的元素,而这些元素可以是字节 指令或其他信息软件的功能 挖掘windows中可执行文件的结构特征 恶意软件二进制文件可视化为灰度图像,使用图像处理技术可视化和分类恶 ...

2019-09-02 16:59 0 649 推荐指数:

查看详情

恶意代码分析

上次实验做的是后门原理与实践,里面已经大概讲了杀软的原理。同时也发现杀软很多时候不能识别病毒库中没有的病毒,这时候就需要自己对恶意程序进行分析了。基本的思路就是通过添加对系统的监控,查看监控的日志来分析哪些程序有可能是恶意程序,然后再对这些程序进行分析。 通常恶意代码会建立不必要的网络连接 ...

Fri Apr 13 04:49:00 CST 2018 1 1779
恶意代码类型

绝大多数的恶意代码可以分类为如下几个类别: 1.后门 恶意代码将自身安装到一台计算机上允许攻击者进行访问。后门程序通常让攻击者只需很低级别的认证或者无需认证,便可连接到计算机上,并可以在本地系统执行命令。 2.僵尸网络 与后门类似,也允许攻击者访问系统。但是所有被同一个僵尸网络感染的计算机 ...

Mon Sep 14 03:00:00 CST 2020 0 817
恶意代码分析

20175314 2020-4 《网络对抗技术》Exp4 恶意代码分析 Week8 目录 20175314 2020-4 《网络对抗技术》Exp4 恶意代码分析 Week8 一、实践目标 1、实践对象 2、实践内容 ...

Fri Apr 10 08:08:00 CST 2020 0 797
机器学习&恶意代码检测简介

Malware detection 目录 可执行文件简介 检测方法概述 资源及参考文献 可执行文件简介 ELF(Executable Linkable Format) linux下的可执行文件格式,按照ELF格式编写的文件包括:.so ...

Fri Jan 14 18:40:00 CST 2022 2 846
毕设——基于深度学习的恶意代码检测

大学过得真的快,最近也要开始毕业设计了,这次选题是机器学习,对自己也是一种挑战(之前没有接触过机器学习)。本来打算是学习Java后端技术,找份实习工作,然后等二月份考研成绩出来了,在看看要不要准备复试 ...

Thu Jan 03 19:05:00 CST 2019 4 1151
详解基于机器学习的恶意代码检测技术

摘要:由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率,并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》,作者 ...

Fri Feb 25 23:50:00 CST 2022 0 975
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM