7、恶意软件检测与对抗生成技术：保障Linux系统安全

恶意软件检测与对抗生成技术：保障Linux系统安全

在当今数字化时代，网络安全问题日益严峻，恶意软件的威胁无处不在。为了有效抵御恶意软件的攻击，保障系统的安全稳定运行，研究人员不断探索和创新检测技术。本文将介绍一种基于机器学习的恶意软件检测方法，以及一种能够生成对抗性恶意软件示例以规避检测系统的技术。

恶意软件检测方法

数据收集

收集来自不同家族的恶意软件样本是很有必要的，例如外汇病毒、蠕虫、特洛伊木马和后门等。我们的数据集收集了来自近八个家族的恶意软件样本，包括病毒、蠕虫、特洛伊木马、僵尸网络、Rootkit、广告软件、勒索软件和后门。同时，为了进行静态分析，我们使用Linux操作系统中的readelf实用工具反汇编可执行文件，并从32位和64位机器上收集了良性文件。

特征提取

特征提取是设计模型的关键步骤，它可以减少过拟合问题并提高数据可视化效果。具体分为静态分析和动态分析两部分：
- 静态分析与静态特征 ：从ELF头和段中提取特征。ELF头包含了如ELF类型、架构、版本等有用信息，段则包含了文件运行时所需的必要信息。我们使用readelf实用工具从数据集中提取有用特征，并根据特征在文件中出现的频率对其进行排序。
- 动态分析与动态特征 ：通过提取可执行文件在执行时使用的系统调用和命令来进行分析。系统调用是操作系统为执行程序而使用硬件的低级指令。我们在Ubuntu 18.04上安装了limon沙箱，用于分析和运行恶意软件文件，并生成执行时的行为分析结果。

分析