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任何病毒和木马存在于系统中,都无法彻底和进程脱离关系,即使采用了隐藏技术,也还是能够从进程中找到蛛丝马迹,因此,查看系统中活动的进程成为我们检测病毒木马最直接的方法。但是系统中同时运行的进程那么多,哪些是正常的系统进程,哪些是木马的进程,而经常被病毒木马假冒的系统进程在系统中又扮演着什么角色呢?请看本文。 病毒进程隐藏三法 当我们确认系统中存在病毒,但是通过“任务管理器”查看系统中的进程时又找不出异样的进程,这说明病毒采用了一些隐藏措施,总结出来有三法: 1.以假乱真 系统中的正常进程有:svchost.exe、explorer.exe、iexplore.exe、winlogon.exe等,可能你发现过系统中存在这样的进程:svch0st.exe、explore.exe、iexplorer.exe、winlogin.exe。对比一下,发现区别了么?这是病毒经常使用的伎俩,目的就是迷惑用户的眼睛。通常它们会将系统中正常进程名的o改为0,l改为i,i改为j,然后成为自己的进程名,仅仅一字之差,意义却完全不同。又或者多一个字母或少一个字母,例如explorer.exe和iexplore.exe本来就容易搞混,再出现个iexplorer.exe就更加混乱了。如果用户不仔细,一般就忽略了,病毒的进程就逃过了一劫。 2.偷梁换柱 如果用户比较心细,那么上面这招就没用了,病毒会被就地正法。于是乎,病毒也学聪明了,懂得了偷梁换柱这一招。如果一个进程的名字为svchost.exe,和正常的系统进程名分毫不差。那么这个进程是不是就安全了呢?非也,其实它只是利用了“任务管理器”无法查看进程对应可执行文件这一缺陷。我们知道svchost.exe进程对应的可执行文件位于“C:\\WINDOWS\\system32”目录下(Windows2000则是C:\\WINNT\\system32目录),如果病毒将自身复制到“C:\\WINDOWS\\”中,并改名为svchost.exe,运行后,我们在“任务管理器”中看到的也是svchost.exe,和正常的系统进程无异。你能辨别出其中哪一个是病毒的进程吗? 3.借尸还魂 除了上文中的两种方法外,病毒还有一招终极大法——借尸还魂。所谓的借尸还魂就是病毒采用了进程插入技术,将病毒运行所需的dll文件插入正常的系统进程中,表面上看无任何可疑情况,实质上系统进程已经被病毒控制了,除非我们借助专业的进程检测工具,否则要想发现隐藏在其中的病毒是很困难的。 系统进程解惑 上文中提到了很多系统进程,这些系统进程到底有何作用,其运行原理又是什么?下面我们将对这些系统进程进行逐一讲解,相信在熟知这些系统进程后,就能成功破解病毒的“以假乱真”和“偷梁换柱”了。 svchost.exe 常被病毒冒充的进程名有:svch0st.exe、schvost.exe、scvhost.exe。随着Windows系统服务不断增多,为了节省系统资源,微软把很多服务做成共享方式,交由svchost.exe进程来启动。而系统服务是以动态链接库(DLL)形式实现的,它们把可执行程序指向scvhost,由cvhost调用相应服务的动态链接库来启动服务。我们可以打开“控制面板”→“管理工具”→服务,双击其中“ClipBook”服务,在其属性面板中可以发现对应的可执行文件路径为“C:\\WINDOWS\\system32\\clipsrv.exe”。再双击“Alerter”服务,可以发现其可执行文件路径为“C:\\WINDOWS\\system32\\svchost.exe -k LocalService”,而“Server”服务的可执行文件路径为“C:\\WINDOWS\\system32\\svchost.exe -k netsvcs”。正是通过这种调用,可以省下不少系统资源,因此系统中出现多个svchost.exe,其实只是系统的服务而已。 在Windows2000系统中一般存在2个svchost.exe进程,一个是RPCSS(RemoteProcedureCall)服务进程,另外一个则是由很多服务共享的一个svchost.exe;而在WindowsXP中,则一般有4个以上的svchost.exe服务进程。如果svchost.exe进程的数量多于5个,就要小心了,很可能是病毒假冒的,检测方法也很简单,使用一些进程管理工具,例如Windows优化大师的进程管理功能,查看svchost.exe的可执行文件路径,如果在“C:\\WINDOWS\\system32”目录外,那么就可以判定是病毒了。 explorer.exe 常被病毒冒充的进程名有:iexplorer.exe、expiorer.exe、explore.exe。explorer.exe就是我们经常会用到的“资源管理器”。如果在“任务管理器”中将explorer.exe进程结束,那么包括任务栏、桌面、以及打开的文件都会统统消失,单击“任务管理器”→“文件”→“新建任务”,输入“explorer.exe”后,消失的东西又重新回来了。explorer.exe进程的作用就是让我们管理计算机中的资源。 explorer.exe进程默认是和系统一起启动的,其对应可执行文件的路径为“C:\\Windows”目录,除此之外则为病毒。 iexplore.exe 常被病毒冒充的进程名有:iexplorer.exe、iexploer.exeiexplorer.exe进程和上文中的explorer.exe进程名很相像,因此比较容易搞混,其实iexplorer.exe是Microsoft Internet Explorer所产生的进程,也就是我们平时使用的IE浏览器。知道作用后辨认起来应该就比较容易了,iexplorer.exe进程名的开头为“ie”,就是IE浏览器的意思。 iexplore.exe进程对应的可执行程序位于C:\\ProgramFiles\\InternetExplorer目录中,存在于其他目录则为病毒,除非你将该文件夹进行了转移。此外,有时我们会发现没有打开IE浏览器的情况下,系统中仍然存在iexplore.exe进程,这要分两种情况:1.病毒假冒iexplore.exe进程名。2.病毒偷偷在后台通过iexplore.exe干坏事。因此出现这种情况还是赶快用杀毒软件进行查杀吧。 rundll32.exe 常被病毒冒充的进程名有:rundl132.exe、rundl32.exe。rundll32.exe在系统中的作用是执行DLL文件中的内部函数,系统中存在多少个Rundll32.exe进程,就表示Rundll32.exe启动了多少个的DLL文件。其实rundll32.exe我们是会经常用到的,他可以控制系统中的一些dll文件,举个例子,在“命令提示符”中输入“rundll32.exe user32.dll,LockWorkStation”,回车后,系统就会快速切换到登录界面了。rundll32.exe的路径为“C:\\Windows\\system32”,在别的目录则可以判定是病毒。 spoolsv.exe 常被病毒冒充的进程名有:spoo1sv.exe、spolsv.exe。spoolsv.exe是系统服务“Print Spooler”所对应的可执行程序,其作用是管理所有本地和网络打印队列及控制所有打印工作。如果此服务被停用,计算机上的打印将不可用,同时spoolsv.exe进程也会从计算机上消失。如果你不存在打印机设备,那么就把这项服务关闭吧,可以节省系统资源。停止并关闭服务后,如果系统中还存在spoolsv.exe进程,这就一定是病毒伪装的了。 限于篇幅,关于常见进程的介绍就到这里,我们平时在检查进程的时候如果发现有可疑,只要根据两点来判断:1.仔细检查进程的文件名;2.检查其路径。通过这两点,一般的病毒进程肯定会露出马脚。 找个管理进程的好帮手 系统内置的“任务管理器”功能太弱,肯定不适合查杀病毒。因此我们可以使用专业的进程管理工具,例如Procexp。Procexp可以区分系统进程和一般进程,并且以不同的颜色进行区分,让假冒系统进程的病毒进程无处可藏。 运行Procexp后,进程会被分为两大块,“System Idle Process”下属的进程属于系统进程, explorer.exe”下属的进程属于一般进程。我们介绍过的系统进程svchost.exe、winlogon.exe等都隶属于“System Idle Process”,如果你在“explorer.exe”中发现了svchost.exe,那么不用说,肯定是病毒冒充的。 至于病毒采用的“借尸还魂”大法——dll插入技术,我们曾讲解过破解方法,通过查看其dll文件的签名即可,这点同样可以在Procexp中做到,在此不再阐述。 小贴士:在软件的主界面我们可能看不到进程名和进程所对应的可执行文件,我们可以点击其“查看”菜单→“选择列”,勾选“进程名称”和“映像路径”,确定保存即可。 |
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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