基于VFS的Android Rootkit技术研究

内核级Rootkit作为一种高效的攻击手段,在Windows以及Linux平台上被广泛采用。以Linux 2.6内核为基础的Android系列操作系统将面临内核级Rootkit攻击的风险。根据对Android电话系统的体系结构进行分析,以内核可加载模块(LKM)技术为基础,通过替换Android内核中虚拟文件系统(VFS)的相关系统调用,提出了一种Android平台上内核级Rootkit攻击方式。     

Rootkit木马隐藏技术分析与检测技术综述

对Rootkit技术和Windows操作系统内核工作流程作了简要介绍,对Rootkit木马的隐藏技术进行了分析,内容包括删除进程双向链表中的进程对象实现进程隐藏、SSDT表内核挂钩实现进程、文件和注册表键值隐藏和端口隐藏等Rootkit木马的隐藏机理,同时还对通过更改注册表和修改寄存器CR0的写保护位两种方式屏蔽WindowsXP和2003操作系统SSDT表只读属性的技术手段做了简要分析。最后对采用删除进程双项链表上的进程对象、更改内核执行路径和SSDT表内核调用挂钩3种Rootkit隐藏木马的检测技术作了概要性综述。     

基于Rootkit技术的手机安全浅析

智能手机的广泛普及给用户带来了很多方便,种类繁多的应用程序让我们的工作和生活带来很多便利,但是手机信息安全问题也日益突出,手机Rootkit比一般手机病毒更复杂更隐蔽,修改手机系统代码和内核,带来严重威胁。本文分析了手机Rootkit技术、隐蔽原理、攻击流程和防范检测技术。     

一种基于虚拟化哈佛体系结构的Rootkit技术

通过修改操作系统内核的方式实现了哈佛内存体系结构的虚拟化,在操作系统层分离了对Rootkit代码的取指和数据操作,从而可以绕开内存扫描程序,实现攻击代码的隐藏.文中详细讨论了虚拟化哈佛体系结构的具体实现,并分析了它的有效性和对操作系统各个方面的影响.实验表明:该方法能很好地隐藏攻击代码,对操作系统的正常工作影响十分轻微.     

基于句柄分析的Windows Rootkit检测技术研究

作为网络入侵领域的一种新兴技术,Rootkit能隐藏入侵痕迹、阻止用户和检测软件发现恶意代码的存在,具有隐蔽性好、难以检测等特点。根据对Rootkit行为的分析,提出了一种基于句柄分析的Rootkit检测技术,该方法通过遍历内核句柄表,得到系统中运行的所有进程,再与调用API得到的进程列表对比,发现Rootkit隐藏的进程。实验证明,该方法对于Rootkit具有良好的检测效果。     

Windows Rootkit实现及其检测技术分析

Rootkit是恶意软件用于隐藏自身及其它特定资源和活动的程序集合。本文针对windows Rootkit的启动方式,将Rootkit归为先于操作系统启动和伴随操作系统启动两类,详细分析了这两类windows Rootkit的启动方式、实现原理及隐藏技术,并对现有的检测方法的原理进行了深入的分析。     

Win32 Rootkit的进程隐藏检测技术

Rootkit是现今一种越来越流行的系统底层隐蔽机制及其相应的实现程序,能够让攻击者长期保持对系统的最高控制权限,其中,实现进程的隐藏是Rootkit的最常见功能之一。论文针对Win32 Rootkit的进程隐藏检测的若干技术方法进行了深入研究和实现,分析比较了各自的优缺点,并最终提出了这项技术在未来的展望。     

基于客户端蜜罐的木马隐蔽通信检测

当今流行的木马程序开始采用隐蔽通信技术绕过蜜罐系统的检测。首先介绍木马常用的隐蔽通信技术以及越来越流行的内核层Rootkit隐蔽通信技术,并讨论了现阶段客户端蜜罐对于恶意程序的检测方式。针对蜜罐网络通信检测机制的不足,提出了一种有效的改进方案,使用基于NDIS中间层驱动的网络数据检测技术来获取木马通信数据包。该方案能够有效检测基于网络驱动的Rootkit隐蔽通信,提取木马关键通信信息,以进行对木马行为的跟踪和分析。     

歼灭内核型蠕虫

最近单位的多台计算机感染了一种Rootkit（内核型）蠕虫病毒,传统的杀毒软件能检测到该病毒,却始终无法有效清除。     

基于模糊识别和支持向量机的联合Rootkit动态检测技术研究

 针对Rootkit恶意代码动态检测技术进行研究.总结出典型Rootkit恶意程序动态行为所调用的系统API函数.实时统计API调用序列生成元并形成特征向量,通过模糊隶属函数和模糊权向量,采用加权平均法得到模糊识别的评估结果;基于层次的多属性支持向量机分析法构建子任务;基于各个动态行为属性的汉明距离定位Rootkit的类型.提出的动态检测技术提高了自动检测Rootkit的准确率,也可以用于检测未知类型恶意代码.     

GreyFan:一种Wi-Fi隐蔽信道攻击框架

针对现实网络中诸如侧信道攻击、HID 攻击等传统的物理攻击，物理隔离被认为是一种较为彻底的抵御网络攻击的安全防护手段。2018 年，业界首次提出了一种物理隔离环境下的 Wi-Fi 隐蔽信道方法——Ghost Tunnel，即在Wi-Fi尚未连接的状态下，无线AP可成功将数据传给发起连接请求的计算机。提出了一种基于Ghost Tunnel方法的攻击框架—— GreyFan，利用该攻击框架攻击者可以对未连接Wi-Fi的用户实施无感知攻击，如文件隐蔽传输、任意代码执行等，并分析了相应的防御技术。     

基于MLL-AT的网络攻击建模方法研究

研究了攻击树建模攻击的方法,主要研究目的是如何有效地用攻击树建模和表示多阶段网络攻击。对传统攻击树进行扩充和改进,重新定义了攻击节点,量化了叶子节点的攻击风险,提出了一种用MLL-AT(多级分层攻击树)建模攻击的思想和方法,并给出了一种基于攻击树的MLL-ATDL攻击描述语言。改进后的攻击树能更准确地建模攻击,尤其是表示多阶段网络攻击,并可以用于评估系统风险,区分不同攻击序列对系统的不同安全威胁程度。     

Research on low-rate DDoS attack of SDN network in cloud environment

Aiming at the problems of low-rate DDoS attack detection accuracy in cloud SDN network and the lack of unified framework for data plane and control plane low-rate DDoS attack detection and defense,a unified framework for low-rate DDoS attack detection was proposed.First of all,the validity of the data plane DDoS attacks in low rate was analyzed,on the basis of combining with low-rate of DDoS attacks in the aspect of communications,frequency characteristics,extract the mean value,maximum value,deviation degree and average deviation,survival time of ten dimensions characteristics of five aspects,to achieve the low-rate of DDoS attack detection based on bayesian networks,issued by the controller after the relevant strategies to block the attack flow.Finally,in OpenStack cloud environment,the detection rate of low-rate DDoS attack reaches 99.3% and the CPU occupation rate is 9.04%.It can effectively detect and defend low-rate DDoS attacks.     

Detection method of LDoS attacks based on combination of ANN ＆ KPCA

Low-rate denial-of-service (LDoS) attack is a new type of attack mode for TCP protocol.Characteristics of low average rate and strong concealment make it difficult for detection by traditional DoS detecting methods.According to characteristics of LDoS attacks,a new LDoS queue future was proposed from the router queue,the kernel principal component analysis (KPCA) method was combined with neural network,and a new method was present to detect LDoS attacks.The method reduced the dimensionality of queue feature via KPCA algorithm and made the reduced dimension data as the inputs of neural network.For the good sell-learning ability,BP neural network could generate a great LDoS attack classifier and this classifier was used to detect the attack.Experiment results show that the proposed approach has the characteristics of effectiveness and low algorithm complexity,which helps the design of high performance router.     

基于FSM检测的移动自组网攻击分类研究

在移动自组网环境下,由于移动节点可能被攻击截获,导致攻击从内部产生,传统的网络安全措施难以应用,只有通过入侵检测才能发现攻击者。通过分析移动自组网的攻击类型,并构造从恶意节点发起的攻击树,采用有限状态机的思想,设计一个基于FSM的入侵检测算法。采用该算法的入侵检测系统可通过邻居节点的监视,实时地检测到节点的各种攻击行为。     

FOX算法的中间相遇攻击

研究了FOX分组密码算法在中间相遇攻击下的安全性。首先,分别构造了FOX64和FOX128的3轮中间相遇区分器,实施了6轮中间相遇攻击,得到对6轮FOX64和FOX128较好的攻击结果。其次,将FOX128的中间相遇区分器扩展到4轮,并结合时间存储数据折衷的方法,攻击了7轮FOX128,与已有的攻击结果相比,攻击的时间复杂度和存储复杂度略大,而数据复杂度明显降低。     

Blind mask template attacks on masked cryptographic algorithm

Masking is a countermeasure against differential power analysis (DPA) attacks on cryptographic devices by using random masks to randomize the leaked power of sensitive information.Template attacks (TA) against cryptographic devices with masking countermeasure by far require attackers have knowledge of masks at the profiling phase.This requirement not only increase the prerequisite of template attacking,but also lead to some sort of difference between the experimental encryption codes of the profiling device and the codes of commercial cryptographic devices,which might degrade performance in real world attacking.Blind mask template attack directly learns templates for the combination of no mask intermediate values without the need of knowing the masks of training power traces,and then uses these templates to attack masked cryptographic devices.Both traditional Gaussian distribution and neural network were adopted as the templates in experiments.Experimental results verified the feasibility of this new approach.The success rate of neural network based blind mask template attacking against masked cryptographic devices is very close to that of traditional template attacks against cryptographic devices without masking countermeasure.     

分布式DNS反射DDoS攻击检测及控制技术

分布式DNS反射DDoS攻击已经成为拒绝服务攻击的主要形式之一,传统的基于网络流量统计分析和网络流量控制技术已经不能满足防护需求。提出了基于生存时间值（TTL）智能研判的DNS反射攻击检测技术,能够准确发现伪造源IP地址分组;基于多系统融合的伪造源地址溯源阻断技术,从源头上阻断攻击流量流入网络。     

基于攻击图模型的网络安全评估研究

介绍了利用攻击图模型方法分析计算机网络攻击行为的基本原理,给出了攻击图生成算法。研究了利用攻击图对网络系统安全性进行风险分析的方法。通过一个虚拟的网络环境对攻击图生成算法和网络系统的安全性分析评估方法进行了验证。