17、IoT 恶意软件分析与检测技术全解析

IoT 恶意软件分析与检测技术全解析

1. 非等时性与缓存攻击

在一些系统中，个人计算机（PC）存在内存缓存，系统用户会频繁从这里访问数据，这使得数据访问是非等时的，没有特定的时间限制。这种情况会导致时间惩罚问题，有时定时攻击会泄露内存块使用的相关信息。为了应对缓存攻击，人们设计并实现了加密代码，当攻击者试图按照对抗措施所预测的方式使用内存时，加密代码能起到抵抗作用。

2. IoT 恶意软件分析技术

恶意软件分析是系统中恶意软件检测的重要步骤。分析技术主要研究恶意软件的形成方式、传播途径以及主要功能等，目的是了解特定恶意软件的工作原理和开发目的，同时帮助检测技术形成针对恶意软件的防御功能和算法。以下是几种常见的分析技术：

2.1 静态分析

静态分析在不查看实际指令的情况下检查可执行文件。基本的静态分析首先确认文件是否为恶意文件，然后提供恶意软件功能的相关信息，最后可以生成一些简单的网络签名。静态分析过程快速且直接，但对强大的恶意软件大多无效，还可能错过恶意软件的一些重要行为。静态分析可通过以下几种方法实现：
- 搜索字符串 ：字符串是了解程序功能的最简单方法。系统中的文件使用的硬编码数据包含 URL、消息、文件路径、地址等，这些都包含字符串。通过搜索字符串可以获取大量关于攻击恶意软件的信息。例如，当程序访问 URL 或 IP 时，可能表明恶意软件将通过系统的网络功能进行攻击。可以使用 cmd: Strings <文件名> 命令搜索文件。此外，通过加载的库和导入的函数也能静态收集恶意软件的重要信息，从而推测其功能。比如，恶意软件使用 “kerna