53、基于集成的隐藏勒索软件攻击隐写恶意软件检测系统

基于集成的隐藏勒索软件攻击隐写恶意软件检测系统

1. 引言

在当今的网络环境中，网络安全面临着诸多挑战，其中勒索软件攻击尤为突出。攻击者利用隐写术将勒索软件代码隐藏在图像、音频、视频等数字媒体中，绕过传统的恶意软件检测系统，给用户带来了严重的安全威胁。

隐写术是一种将信息隐藏在其他数据中的技术，使得信息在传输过程中不被察觉。而隐写分析则是试图从观察到的数据中发现或猜测潜在隐藏信息的技术。恶意软件是指任何能够对目标主机造成损害的程序或代码，勒索软件是恶意软件的一种，它可以控制用户的系统，限制用户对个人和机密文件的访问，直到用户支付赎金。

隐写恶意软件利用隐写术隐藏自身，使得传统的检测方法难以发现。例如，Cerber将恶意软件代码隐藏在图像文件中，DNSChanger利用PNG的最低有效位隐藏恶意AES加密密钥等。大多数现有的杀毒软件和入侵检测系统无法同时进行隐写分析和文件签名比较，因此需要一种新的检测系统来应对这些挑战。

2. 相关工作

• MalJPEG ：这是第一个基于机器学习的解决方案，用于分析未知的恶意JPEG图像。它从JPEG文件结构中提取10个简单但有区别性的特征，并使用机器学习分类器进行分类。然而，它只处理JPEG图像格式，并且无法判断隐藏在图像中的项目是正常的还是恶意软件库。
• George等人的应用 ：部分作为隐写分析技术，用于扫描、识别和分析单个或一组选定图像中有效负载的混淆情况。但未讨论隐藏有效负载的解码方法，并且如果隐藏有效负载中包含任何合法的PE文件格式，该系统会给出错误的结果。
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