55、恶意软件家族分类及打包恶意代码检测研究

最新推荐文章于 2025-10-31 00:59:30 发布
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分类专栏： 智能电网安全与隐私 文章标签： 恶意软件家族分类 打包恶意代码检测 静态特征
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恶意软件家族分类及打包恶意代码检测研究

一、恶意软件家族分类研究
  1. 研究背景与目的
    • 互联网已成为日常生活的重要组成部分，但也容易被滥用。过去十年，研究人员采用了多种方法控制恶意软件，主要有基于静态特征和动态特征的分类方法。本文旨在通过对一组8年（2003 - 2010）间收集的可执行文件进行实验，研究基于独立特征集的恶意软件家族分类性能。
  2. 相关工作
    • 静态特征提取 ：传统的恶意软件检测和分类系统基于逆向工程从可执行文件中提取静态特征。例如，有研究基于三种不同类型的特征进行静态特征提取，包括可移植可执行文件（PE）、字节序列n - 元组和字符串特征，其中字符串特征表现最优。也有研究仅使用可执行文件中的可打印字符串信息，因为混淆文件通常没有由单词或句子组成的字符串。还有研究使用n - 元组技术处理干净和恶意可执行文件的分类以及根据有效负载对可执行文件进行分类。
    • 操作码（OpCode）应用 ：操作码被用作静态信息来计算两个PE可执行文件之间的余弦相似度，如序列频率、序列和排列以及关键指令序列等用于区分恶意软件二进制文件。但有些可执行文件无法正确反汇编，使得OpCode方法并非总是可行。
    • 动态特征提取 ：通过执行恶意软件文件生成Windows API调用日志，提取API函数名和参数等动态特征。也有研究通过捕获系统调用进行最大公共子图检测、记录运行时行为的规范格式
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[系统安全] 三十一.恶意代码检测(1)恶意代码攻击检测及恶意样本分析
杨秀璋的专栏
06-21 1万+
前文分享了逆向知识，利用Cheat Engine工具逆向分析游戏CS1.6，并实现无限子弹功能。这篇文章将结合作者的《系统安全前沿》作业，论文及绿盟李东宏老师的博客及宋老师的论文，从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识。在学术界方面，用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法；在产业界方面，主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。关于攻击溯源的博客和论文都比较少，希望这篇文章对您有所帮助，如果文章中存在错误、理解不到位或侵权的地方，还请告知作者与海涵。且看且珍惜，加油~
[网络安全自学篇] 三十五.恶意代码攻击检测及恶意样本分析
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杨秀璋的专栏
12-26 1万+
本文主要结合作者的《系统安全前沿》作业，相关论文及绿盟李东宏老师的博客，从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识。在学术界方面，用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法；在产业界方面，主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。关于攻击溯源的博客和论文都比较少，希望这篇文章对您有所帮助，如果文章中存在错误或理解不到位的地方，还请告知作者与海涵~
23、物联网访问控制与安卓恶意软件检测技术解析
p4q5r6s7t的博客
08-01 50
本文探讨了物联网环境中的令牌访问控制模型和安卓恶意软件检测技术。首先，基于令牌的访问控制模型通过性能测试验证了其高效的处理能力和安全性，并利用Hyperledger Fabric区块链平台实现分布式管理。其次，针对安卓恶意软件问题，提出了DyBAnd检测方法，该方法结合动态分析和深度学习分类器（多层感知器），在实验中表现出98.98%的准确率，并优于传统机器学习方法。最后，文章对两种技术的未来发展方向进行了展望，包括提升物联网访问控制模型的可扩展性和优化安卓恶意软件检测的特征提取及模型泛化能力。
时间线对恶意软件检测的影响
p5l2m9n4o6q的博客
10-20 568
本文研究了在基于机器学习的恶意软件检测中，训练数据集的时间线一致性对性能评估的影响。通过大规模实验发现，忽略历史顺序会导致性能高估，而考虑时间先后的训练集更能反映真实场景。研究还验证了安卓恶意软件变种的演化特性，并指出当前评估方法存在显著偏差。
17、探索大数据在安卓环境恶意软件检测和缓解技术中的潜力
herb5的博客
10-31 18
本文探讨了大数据在安卓环境恶意软件检测与缓解中的应用潜力。随着安卓系统成为恶意软件的主要目标，传统检测方法面临挑战。文章系统梳理了五类检测技术：通用方法、机器学习、特征提取、语义方法和文本挖掘，并详细介绍了如AndroSimilar、DroidAPIMiner、Apposcopy、MobSafe等代表性方案。同时分析了基于权限、行为、API调用及云平台的检测机制，并讨论了恶意软件的反分析技术。最后指出，结合大数据、云计算与多种分析技术的综合方案将是未来安卓安全防护的发展方向。
基于AI恶意软件分类技术（5）
山楂的博客
06-21 2756
2021年malware分类技术综述，提到各种特征提取方法及现有的分类算法。
基于AI的恶意软件分类技术（4）
山楂的博客
05-14 1954
NDSS2020顶会论文：When Malware is Packin’ Heat; Limits of Machine Learning Classifiers Based on Static Analysis Features 关于恶意软件被加壳时，基于静态分析特征的机器学习分类器的限制
12、利用COVID - 19疫情恐惧的恶意软件攻击模式解析
z4a5b6的博客
07-06 49
本文深入分析了利用COVID-19疫情恐惧的恶意软件攻击模式，探讨了其传播方式、常用恶意软件家族、诱饵策略及域名欺骗等手段。通过研究数百个感染案例，发现攻击者普遍复用已知恶意软件变体并结合情感诱导进行社会工程攻击。尽管元数据中难以发现显著模式，但在传播行为和文件命名等方面存在一定规律。文章总结了攻击特征，提出了用户、企业和研究机构层面的应对策略，并展望了未来恶意软件的发展趋势，强调持续监测与防御的重要性。
29、网络社交与安卓安全：访问控制与恶意软件检测研究
lg888的博客
07-27 33
本文探讨了网络社交系统（WBSN）中的访问控制模型SoNeUCONABCPro与安卓恶意软件检测系统SAFEDroid的研究。SoNeUCONABCPro通过引入用户来源管理和半透明性管理，提升了WBSN的安全性与可行性；而SAFEDroid则通过探索新颖的结构特征和分类算法，提高了安卓恶意软件的检测准确率。研究还分析了现有方法的局限性，并提出了未来改进的方向，包括选择性半透明性、性能优化和跨领域安全研究等，旨在为用户提供更全面的安全保障。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
KPG-55D_V400中文版固件及软件压缩包内容解析
从提供的文件信息来看，我们能够提炼...在处理这类文件时，还需注意验证文件的来源和完整性，以防恶意软件或病毒的威胁。通常，设备制造商会在官方网站上提供更新，用户应该从这些官方渠道下载文件，以避免潜在的风险。
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