一种双重防范Rootkit的方法

提出了一种双层检测Rootkit的方法,通过对用户层的Rootkit和驱动层的Rootkit双层检测并结合现有的高效检测技术(Callstack技术),实现了一种全面高效的检测手段,从而减轻木马、病毒对计算机的危害,以达到防范更多的Rootkit.     

Windows Rootkit分析与检测综合方法

分析了已知的Rootkit检测方法,并根据上述检测方法提出了一种基于采用比较核心模块查证内存代码段的完整性和检测隐藏驱动的方法.该方法能够检测大部分应用层Rootkit和内核Rootkit.     

基于自适应学习的Rootkit检测模型

针对目前基于异常行为的Rootkit检测方法依赖于行为的选取和行为模式库的完备性,提出了一种基于自适应学习的Rootkit检测系统模型。该模型对通过模糊行为识别检测出的Rootkit的行为进行分析,利用学习机制提取新的行为特征,不断完善行为模式库,并动态计算各行为特征对Rootkit的支持度自适应地更新各行为特征的检测权重,实现对未知Rootkit的检测。实验结果表明,该模型能较好地检测Rootkit,且不会明显影响系统性能。     

蜜网系统在检测新型Rootkit中的应用

文中对Rootkit的攻击原理进行分析,提出一种检测和分类Rootkit类型的新方法,提供给系统管理员和安全研究人员分析Rootkit特征的能力。同时研究了蜜网系统的体系结构及关键技术,并提出了蜜网系统在检测新型Rootkit中的一种应用,收集攻击者入侵后的活动数据并进行分析。所设计的系统在检测新型Rootkit方面运行良好。     

蜜网系统在检测新型Rootkit中的应用

文中对Rootkit的攻击原理进行分析,提出一种检测和分类Rootkit类型的新方法,提供给系统管理员和安全研究人员分析Rootkit特征的能力.同时研究了蜜网系统的体系结构及关键技术,并提出了蜜网系统在检测新型Rootkit中的一种应用,收集攻击者入侵后的活动数据并进行分析.所设计的系统在检测新型Rootkit方面运行良好.     

基于虚拟机的 Rootkit 检测系统

内核级 Rootkit 位于操作系统核心层,可以篡改内核地址空间的任意数据,对系统安全构成了巨大的威胁.目前基于虚拟机的 Rootkit 方面应用大都偏重于完整性保护,未对 Rootkit 的攻击手段和方式进行检测识别.文中在虚拟机框架下,提出了一种新型的 Rootkit 检测系统 VDR,VDR 通过行为分析可有效识别 Rootkit 的攻击位置方式,并自我更新免疫该Rootkit 的再次攻击.实验表明,VDR 对已知 Rootkit 的检测和未知 Rootkit 的识别均有良好效果,能迅速给出攻击信息,为系统安全管理带来很大方便.     

虚拟化环境中基于神经网络专家系统的Rootkit检测方法研究

针对现有虚拟化环境客户操作系统中对Rootkit检测存在误判率高、无法检测未知Rootkit等问题,提出了一种基于神经网络专家系统的Rootkit检测方法(QPSO_BP_ES)。该方法将神经网络与专家系统相结合,利用其各自的优势构成检测系统。在实际检测时,首先捕获事先选取出来的Rootkit典型特征行为,然后通过训练好的神经网络专家系统来检测客户操作系统中是否存在Rootkit。最后通过实验表明,QPSO_BP_ES检测系统模型可以降低误判率,有效地检测已知和未知的Rootkit。     

基于新型VMI技术的内核Rootkit检测方案

随着互联网的发展,当今社会对于信息安全的关注度越来越高。内核级Rootkit能够隐藏自身及恶意软件,对系统安全产生了严重威胁。现有基于虚拟化技术的内核Rootkit检测方案主要针对系统静态Hook进行检测和保护,对基于动态Hook的攻击行为缺乏有效的分析和防御手段。为了解决上述问题,设计并实现了一种基于新型VMI(Virtual Machine Introspection)的检测内核Rootkit的通用系统,对内核静态和动态Hook都能够进行检测和保护。实验表明,系统成功检测出内核级Rootkit对于内核Hook的攻击和篡改,对大量常见的内核Rootkit都有效,同时对于基于动态Hook的攻击行为也能够及时报警,能够有效增强系统对于Rootkit的检测能力。     

基于虚拟机的Rootkit检测系统

内核级Rootkit位于操作系统核心层,可以篡改内核地址空间的任意数据,对系统安全构成了巨大的威胁。目前基于虚拟机的Rootkit方面应用大都偏重于完整性保护,未对Rootkit的攻击手段和方式进行检测识别。文中在虚拟机框架下,提出了一种新型的Rootkit检测系统VDR,VDR通过行为分析可有效识别Rootkit的攻击位置方式,并自我更新免疫该Rootkit的再次攻击。实验表明,VDR对已知Rootkit的检测和未知Rootkit的识别均有良好效果,能迅速给出攻击信息,为系统安全管理带来很大方便。     

基于Kprobe的Rootkit检测机制

对现有Linux系统下Rootkit检测技术的原理进行分析,并提出了基于Kprobe的Rootkit检测技术。通过在关键路径下插入探测点,在内核底层收集Rootkit所要隐藏的对象信息,最后通过底层收集的信息与系统中审计工具所得的结果进行交叉视图的比对得到被隐藏对象。在实验阶段选择几种现有流行的Rootkit安装,采用了基于Kprobe的检测方法,通过实验结果表明该机制具有良好的可靠性。     

基于Linux系统调用的内核级Rootkit技术研究

系统调用是用户程序和操作系统进行交互的接口。劫持系统调用是内核级Rootldt入侵系统后保留后门常用的一项的技术。研究Linux系统调用机制及系统调用劫持在内核级Rootkit中的应用可以更好地检测和防范内核级Rootkit,使Linux系统更加安全。文中在分析Linux系统调用机制的基础上,研究了内核级Rootldt劫持系统Linux系统调用的5种不同方法的原理及实现,最后针对该类内核级Rootkit给出了3种有效的检测方法。在检测过程中综合利用文中提出的几种检测方法,能提高Linux系统的安全性。     

基于符号执行的内核级Rootkit静态检测

Rootkit是攻击者用来隐藏踪迹和保留访问权限的工具集.加载入系统内核的内核级Rootkit使得操作系统本身变得不可信任,造成极大安全隐患.构建了一个完整的通过静态分析检测内核级Rootkit的模型,构造了描述Rootkit行为的普遍适用的定义并证明了其充分必要性,采用符号执行法进行静态分析,利用污点传播机制,针对模型特点对分析过程进行优化.基于这个模型的内核级Rootkit检测具有高准确性和较好的前瞻性.     

基于文件系统异常的内核级Rootkit检测

分析现有的两类Rootkit检测方法。根据内核级Rootkit在系统中的隐藏机制,提出了一种基于文件系统异常的有效检测方法。实验表明,该方法能够简便快捷地检测出内核级Rootkit的存在,帮助系统管理员进一步维护系统安全。     

虚拟化环境下基于职能分离的Rootkit检测系统架构研究

针对现有虚拟化环境下Rootkit检测技术易被绕过、性能开销大的问题,提出了虚拟化环境下基于职能分离的检测系统架构XenMatrix,其在保证检测系统透明性的同时提高了自身的安全性;设计了检测频率的自适应调整策略,实现了Rootkit检测频率的动态调整,有效降低了系统的性能开销。最后对实验结果的分析表明,相比现有检测技术,该原型系统能够有效检测Rookit,具有较高的检测率和较低的性能开销。     

Rootkit隐藏技术与检测方法研究

近些年来,恶意代码攻击的目的由破坏炫耀向经济利益转变,因而更加注重自身的隐藏.Rootkit具有隐蔽性强、特权级高等特点,成为主机安全的严重威胁.硬件虚拟化技术出现后,Rootkit扩展到了操作系统外部,对检测技术提出了新的挑战.本文总结了近几年网络安全领域中Rootkit隐藏技术和检测技术的研究进展,分析了各自面临的问题,并基于对Rootkit隐藏技术和检测技术的分析,探讨Rootkit检测技术的发展趋势.     

基于WindowsAPI调用机制的Rootkit检测系统的设计与研究

从功能上来看,Rootkit是指隐藏进程、网络端口、文件痕迹等的恶意软件,现已被广泛应用在黑客入侵和攻击他人的计算机系统上。许多计算机病毒、间谍软件也都常常使用Rootkit潜伏在操作系统上伺机而动。如何有效地对Rootkit进行检测和防范成为应对木马入侵和僵尸网络的首要解决的关键问题。文章在以往的研究基础上,通过深入探讨Windows底层原理,开发了一个基于WindowsAPI调用机制的Rootkit检测系统。在该系统的帮助下,用户不但可以深入查看操作系统的各类底层信息,还可以很方便地找出隐藏在计算机之中的病毒、木马并进行清理,从而更好地保护操作系统。该系统丰富了现今针对Rootkit检测的研究成果,对后续的研究具有一定的参考价值。     

Windows系统Rootkit隐藏技术研究与实践

Rootkit是一组后门工具的集合,是特洛伊木马发展的高级阶段,其在特洛伊木马众多类别中危害性最大.深入研究Rootkit技术,做到网络攻防知己知彼,对防范木马攻击,减少网络破坏,保护重要信息系统有重要意义.通过研究Windows环境中Rootkit的隐藏技术,结合协同隐藏思想,提出了Rootkit的形式化模型,并在此基础上开发了一个Windows系统下的Rootkit原型.实验结果表明,该原型达到了较好的隐藏效果,可以避开目前大多数检测工具的检测.