隨著各種系統(tǒng)漏洞被不斷發(fā)現(xiàn),惡意程序種類及其變種數(shù)量呈指數(shù)級上升,懷有不同目的的大規(guī)模APT攻擊不斷出現(xiàn),針對個人計算機及企業(yè)服務器的攻擊呈現(xiàn)出規(guī)模化、體系化、智能化、復雜化等特點,網(wǎng)絡攻擊方式層出不窮,手段日漸豐富,給傳統(tǒng)的惡意程序分析檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。由于惡意程序自我保護能力不斷提升,傳統(tǒng)靜態(tài)分析算法不能窮盡惡意程序所有可能執(zhí)行路徑,很多行為獲取不到,越來越不能滿足惡意程序分析的要求。同時,加殼及變種惡意程序的不斷增多也對惡意程序的動態(tài)分析提出了新的挑戰(zhàn),需要研制通用高效的惡意程序動態(tài)分析系統(tǒng)平臺,來捕獲惡意程序的不同行為,并進行行為抽象獲得行為特征。另外,為了處理捕獲的海量惡意程序樣本,需要建立精確的惡意程序分類模型,對可疑程序進行分析研判,識別惡意特征,并完成精準分類的任務。針對惡意程序分析檢測中存在的問題,本文充分分析了惡意程序靜態(tài)和動態(tài)分析優(yōu)缺點,設計基于Cuckoo的惡意程序動態(tài)分析系統(tǒng),為惡意程序運行創(chuàng)造“模擬的真實環(huán)境”,讓惡意行為充分暴露,捕獲其運行過程中的全部API序列以及對應的參數(shù),并對其進行行為抽象。在此基礎上,本文通過對基于自注意力機制的深度殘差網(wǎng)絡、基... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學河南省

【文章頁數(shù)】：113 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

013-2018年移動互聯(lián)網(wǎng)惡意程序捕獲數(shù)量年度統(tǒng)計

惡意程序分析檢測技術(shù)

論文組織結(jié)構(gòu)示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]一種基于本地代碼特征的Android惡意代碼檢測方法[J]. 何平,胡勇.  信息安全研究. 2018(06)
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[8]深度學習研究進展[J]. 劉建偉,劉媛,羅雄麟.  計算機應用研究. 2014(07)
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[10]面向最小行為的惡意程序檢測研究[J]. 苗啟廣,王蘊,曹瑩,劉文闖.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(08)

博士論文
[1]惡意代碼檢測關鍵技術(shù)研究[D]. 韓曉光.北京科技大學 2015
[2]基于行為特征的惡意程序動態(tài)分析與檢測方法研究[D]. 曹瑩.西安電子科技大學 2014

碩士論文
[1]基于生成對抗網(wǎng)絡的惡意代碼識別研究與應用[D]. 曹啟云.北京化工大學 2018
[2]面向圖結(jié)構(gòu)的Android惡意軟件檢測[D]. 李璐.北京交通大學 2018
[3]面向沙盒的惡意程序行為分析與檢測框架設計與實現(xiàn)[D]. 孫爾強.西安電子科技大學 2018
[4]基于對抗式生成網(wǎng)絡的惡意代碼檢測研究[D]. 楊昭.華中科技大學 2019
[5]基于沙箱指令流快照的惡意程序智能識別技術(shù)研究[D]. 曹夢晨.北京郵電大學 2017
[6]基于函數(shù)調(diào)用圖的Android惡意程序檢測技術(shù)研究與實現(xiàn)[D]. 林舒婕.北京郵電大學 2017
[7]基于行為的惡意代碼檢測方法研究[D]. 楊曄.西安電子科技大學 2015
[8]基于行為分析的惡意代碼分類與可視化[D]. 王博.北京交通大學 2015
[9]基于沙盒技術(shù)的多平臺惡意程序分析工具研究與實現(xiàn)[D]. 何國賢.電子科技大學 2013
[10]基于指令分析的惡意代碼分類與檢測研究[D]. 戚樹慧.杭州電子科技大學 2013



本文編號：3396537