原文:惡意代碼檢測--已看梳理

靜態檢測技術: 優點:可以提供測試環境更安全 速度更快。 缺點:容易受到包裝器和惡意代碼混淆技術 部分反拆卸技術的影響,導致靜態方法無效。 主要方法: n gram字節代碼作為特征用於檢測野外惡意可執行文件 n g表達式是指n序列中相鄰的元素,而這些元素可以是字節 指令或其他信息軟件的功能 挖掘windows中可執行文件的結構特征 惡意軟件二進制文件可視化為灰度圖像,使用圖像處理技術可視化和分類惡 ...

2019-09-02 16:59 0 649 推薦指數:

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惡意代碼分析

上次實驗做的是后門原理與實踐,里面已經大概講了殺軟的原理。同時也發現殺軟很多時候不能識別病毒庫中沒有的病毒,這時候就需要自己對惡意程序進行分析了。基本的思路就是通過添加對系統的監控,查看監控的日志來分析哪些程序有可能是惡意程序,然后再對這些程序進行分析。 通常惡意代碼會建立不必要的網絡連接 ...

Fri Apr 13 04:49:00 CST 2018 1 1779
惡意代碼類型

絕大多數的惡意代碼可以分類為如下幾個類別: 1.后門 惡意代碼將自身安裝到一台計算機上允許攻擊者進行訪問。后門程序通常讓攻擊者只需很低級別的認證或者無需認證,便可連接到計算機上,並可以在本地系統執行命令。 2.僵屍網絡 與后門類似,也允許攻擊者訪問系統。但是所有被同一個僵屍網絡感染的計算機 ...

Mon Sep 14 03:00:00 CST 2020 0 817
惡意代碼分析

20175314 2020-4 《網絡對抗技術》Exp4 惡意代碼分析 Week8 目錄 20175314 2020-4 《網絡對抗技術》Exp4 惡意代碼分析 Week8 一、實踐目標 1、實踐對象 2、實踐內容 ...

Fri Apr 10 08:08:00 CST 2020 0 797
機器學習&惡意代碼檢測簡介

Malware detection 目錄 可執行文件簡介 檢測方法概述 資源及參考文獻 可執行文件簡介 ELF(Executable Linkable Format) linux下的可執行文件格式,按照ELF格式編寫的文件包括:.so ...

Fri Jan 14 18:40:00 CST 2022 2 846
畢設——基於深度學習的惡意代碼檢測

大學過得真的快,最近也要開始畢業設計了,這次選題是機器學習,對自己也是一種挑戰(之前沒有接觸過機器學習)。本來打算是學習Java后端技術,找份實習工作,然后等二月份考研成績出來了,在看看要不要准備復試 ...

Thu Jan 03 19:05:00 CST 2019 4 1151
詳解基於機器學習的惡意代碼檢測技術

摘要:由於機器學習算法可以挖掘輸入特征之間更深層次的聯系,更加充分地利用惡意代碼的信息,因此基於機器學習的惡意代碼檢測往往表現出較高的准確率,並且一定程度上可以對未知的惡意代碼實現自動化的分析。 本文分享自華為雲社區《[當人工智能遇上安全] 4.基於機器學習的惡意代碼檢測技術詳解》,作者 ...

Fri Feb 25 23:50:00 CST 2022 0 975
 
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