论智能交通系统在城市突发事件处置中的应用

交通系统在应急事件的快速处置中发挥着非常重要的作用。对智能交通系统应急事件处置中的应用进行了探讨和分析,并对当前的智能交通系统现状以及未来发展趋势进行了阐述。     

一种评估恶意代码危害性方法的研究

本文分析了恶意代码危害性评估不统一工作的现状,确定了趋利性和破坏性是当前恶意代码的主要特征,研究了恶意代码危害性评估要素和指标体系,制定了恶意代码危害性评估标准,并在国家计算机病毒应急处理中心和反病毒行业试用,为今后统一和规范我国恶意代码和网络攻击事件预警发布、应急处置工作提供了标准和依据,也为防范打击网络犯罪和信息安全等级保护工作提供技术支撑。     

突发性地质灾害应急处置系统的设计与实现

对突发性地质灾害应急处置系统的总体需求、体系结构、功能模块、实现方式和关键技术进行分析与论述。提出系统的设计与实现需在存储和管理多种地质灾害应急数据的基础上,满足迅速掌握受灾地各方面情况,辅助制定应急处置决策的功能需求。通过阐述系统基础信息管理、突发灾害点定位、雨量信息管理与显示、应急处置案例管理四大功能模块,给出一种集数据库层、Web服务层、WebGIS应用服务层和客户端应用的具体实现方法,并分析二三维地图联动、预报雨量数据处理与表达方面的关键技术。相对于传统档案式管理,该研究成果有利于应急管理人员快速响应与处置突发性地质灾害。     

恶意代码的函数调用图相似性分析

恶意代码的相似性分析是当前恶意代码自动分析的重要部分。提出了一种基于函数调用图的恶意代码相似性分析方法,通过函数调用图的相似性距离ＳＤＭＦＧ来度量两个恶意代码函数调用图的相似性,进而分析得到恶意代码的相似性,提高了恶意代码相似性分析的准确性,为恶意代码的同源及演化特性分析研究与恶意代码的检测和防范提供了有力支持。     

工业互联网恶意代码功能模块自动切分技术研究

本文总结了国内外主流的恶意代码分析方法，分析了当前恶意代码检测面临的主要困难，并有针对性提出了一种适用于工业互联网的二进制恶意代码功能模块自动化切分方法，该方法基于隐马尔可夫模型的功能模块自动划分算法进行动态分析，实现了恶意代码的同源判定，突破了传统恶意代码费时费力且对代码分析粗粒度的难题。通过研制原型系统，实现了对多类型的跨平台恶意代码的自动化切分和对比验证。     

基于环境智能匹配的恶意代码完整性分析方法

为提高恶意代码分析的完整性,提出基于环境智能匹配的恶意代码完整性分析方法。分析传统恶意代码完整性分析方法,指出使用传统方法分析的不足之处,分析影响恶意代码执行完整性的环境因素。在此基础上,提出一种实用化的恶意代码完整性分析方法。采用动静态结合的方式,对恶意代码的环境信息进行抽取,抽取信息并通过决策树方法进行进一步分析,得到最终配置信息。对大量样本进行完整性分析测试,测试结果验证了该方法的有效性。     

基于贝叶斯算法的移动式疾病智能诊断系统

疾病智能诊断是移动式公共卫生应急处置系统中的核心子系统,主要依据疾病的症状、体征及临床化验等信息,对相应疾病做智能化诊断,给突发公共卫生突发事件的现场处置人员提供快速科学的参考依据。基于贝叶斯分析算法,从数据的组织管理和数据库的设计入手,基于嵌入式开发环境和面向对象程序设计语言,设计了一个应用于移动式设备的疾病智能诊断系统,取得了良好的实践应用效果,该系统可以作为移动式公共卫生应急处置系统的一个重要模块。最后分析了疾病智能诊断系统中的几个核心问题。     

恶意代码行为获取的研究与实现

分析对比了恶意代码的静态分析方法和动态分析方法,设计并实现了一种结合虚拟机技术和Windows操作系统自身所具有的调试功能来获取恶意代码行为的模块,该模块能够自动控制虚拟机运行监控程序来获取恶意代码的行为,并通过引入基于信息增益的特征权重算法来获得行为特征.     

基于SVM的Android应用程序安全检测综述

当前基于SVM的Android应用程序安全检测技术主要是通过将SVM算法与动静态分析方法相结合,应用于Android应用程序的漏洞和恶意软件的检测中,而恶意软件的检测又可分为恶意行为的检测和恶意代码的检测。故本文按SVM算法应用到的检测领域分类,分别对其应用于Android应用程序中的恶意行为检测、恶意代码检测和漏洞检测方面的研究进行分析与讨论,并总结了当前该领域中仍然存在的一些问题,给出了SVM算法和其应用于Android安全检测中的改进之处,最后对未来的发展进行了展望。     

基于UI自动遍历的Android恶意代码动态分析方法

随着移动互联网的快速发展,针对移动平台尤其是Android平台的恶意代码威胁也日益严重。恶意代码分析方法包括静态分析和动态分析两大类。由于静态分析方法难以处理一些经过变形、加密、混淆等技术处理的代码,动态分析已经成为了恶意代码分析领域的发展热点。现有的Android平台动态分析技术存在着分析环境易被识别、分析的代码覆盖率难以保证等问题。如何触发Android平台恶意代码的恶意行为,提高动态分析的全面性是保证动态分析效果的关键问题之一。提出基于UI自动遍历的Android恶意代码动态分析办法,可在一定程度上解决此问题。该方法结合Android平台自身的特色,基于UI元素自动构造不同的执行路径,可有效提高代码分析的全面性。     

恶意代码检测研究前沿与发展趋势的计量分析

主要应用CiteSpace可视化工具，以近16年在恶意代码检测领域的CNKI中文期刊数据和WOS数据为研究对象，基于文献计量内容分析方法系统地回顾了国内外在恶意代码检测领域的关注点、研究脉络的发展规律、存在的共性与差异性和研究现状。通过对比国内外恶意代码检测的研究进展，可以发现目前恶意代码检测的研究处于增长阶段，并且研究主要关注领域为手机客户端和WEB应用安全等。同时，恶意代码检测研究目前存在的典型问题也暴露出来。展望了恶意代码检测研究可能的发展方向，为国内相关的研究提供参考。     

基于PSO-KM聚类分析的通信网络恶意攻击代码检测方法

恶意代码的快速发展严重影响到网络信息安全,传统恶意代码检测方法对网络行为特征划分不明确,导致恶意代码检测的结果不够精准,研究基于PSO-KM聚类分析的通信网络恶意攻击代码检测方法。分析通信网络中恶意攻击代码的具体内容,从网络层流动轨迹入手提取网络行为,在MFAB-NB框架内确定行为特征。通过归一化算法选择初始处理中心,将分类的通信网络行为特征进行归一化处理,判断攻击速度和位置。实时跟进通信网络数据传输全过程,应用适应度函数寻求恶意代码更新最优解。基于PSO-KM聚类分析技术构建恶意代码数据特征集合,利用小批量计算方式分配特征聚类权重,以加权平均值作为分配依据检测恶意攻击代码,实现检测方法设计。实验结果表明：在本文方法应用下对恶意攻击代码检测的正确识别率可以达到99%以上,误报率可以控制在0.5%之内,具有应用价值。     

基于UEFI固件的恶意代码防范技术研究

统一可扩展固件接口(UEFI)缺乏相应的安全保障机制,易受恶意代码的攻击,而传统的计算机安全系统无法为固件启动过程和操作系统引导过程提供安全保护。针对上述问题,设计基于UEFI的恶意代码防范系统。该系统利用多模式匹配算法实现特征码检测引擎,用于在计算机启动过程中检测与清除恶意代码,并提供恶意启动项处理及系统内核文件备份等功能。实验结果证明,该系统能为固件及上层操作系统提供完善的安全保护,且代码尺寸小、检测速度快,恶意代码识别率高。     

Securing communication using function extraction technology for malicious code behavior analysis

Since computer hardware and Internet is growing so fast today, security threats of malicious executable code are getting more serious. Basically, malicious executable codes are categorized into three kinds – virus, Trojan Horse, and worm. Current anti-virus products cannot detect all the malicious codes, especially for those unseen, polymorphism malicious executable codes. The newly developed virus will create the damages before it has been found and updated in database. The basic idea of the proposed system is, it will analyze the behavior of the malicious codes and based on the behavior signature of the malicious code content filtering mechanism will be used to filter out contents, so that, the system will be secured from the future communication processes. The behavior of the code is analyzed using the function extraction technology. The function extraction technology will replace the function codes into algebraic expressions. Based on the behavior of the malicious codes, it will be categorized into different kinds of malicious codes. The detected malicious code will be prevented from execution. Based on the type of malicious code, appropriate security mechanism will be used for further communication.     

A security monitoring method for malicious P2P event detection

Recently malicious code is spreading rapidly due to the use of P2P(peer to peer) file sharing. The malicious code distributed mostly transformed the infected PC as a botnet for various attacks by attackers. This can take important information from the computer and cause a large-scale DDos attack. Therefore it is extremely important to detect and block the malicious code in early stage. However a centralized security monitoring system widely used today cannot detect a sharing file on a P2P network. In this paper, to compensate the defect, P2P file sharing events are obtained and the behavior is analyzed. Based on the analysis a malicious file detecting system is proposed and synchronized with a security monitoring system on a virtual machine. In application result, it has been detected such as botnet malware using P2P. It is improved by 12 % performance than existing security monitoring system. The proposed system can detect suspicious P2P sharing files that were not possible by an existing system. The characteristics can be applied for security monitoring to block and respond to the distribution of malicious code through P2P.     

基于“In-VM”思想的内核恶意代码行为分析方法

随着互联网的高速发展,网络安全威胁也越来越严重,针对恶意代码的分析、检测逐渐成为网络安全研究的热点。恶意代码行为分析有助于提取恶意代码特征,是检测恶意代码的前提,但是当前自动化的行为捕获方法存在难以分析内核模块的缺陷,本文针对该缺陷,利用虚拟机的隔离特点,提出了一种基于"In-VM"思想的内核模块恶意行为分析方法,实验表明该方法能够分析内核模块的系统函数调用和内核数据操作行为。     

BIOS恶意代码实现及其检测系统设计

根据基本输入输出系统(BIOS)恶意代码的植入方式,将其分为工业标准体系结构、高级配置和电源管理接口、外部设备互连模块恶意代码3类,分别对其实现过程进行研究。在此基础上,设计一种BIOS恶意代码检测系统,包括采样、模块分解、解压缩、恶意代码分析模块。应用结果表明,该系统能检测出BIOS镜像文件中植入的恶意代码,可有效增强BIOS的安全性。     

基于因果关联分析恶意代码检测的研究与应用简

文章针对恶意代码的攻击原理,介绍了对恶意代码的检测。通过因果关联的分析原理检测恶意代码,提高对恶意代码等网络攻击的安全防范意识,更新操作系统发布的最新安全漏洞补丁,修补操作系统安全漏洞;加强网络共享管理;强化密码设置,增强安全策略,加强密码强度。     

一种基于本地化特征的恶意代码检测系统设计

随着网络安全技术的发展,计算机病毒已经不能够准确描述安全事件,提出了用恶意代码来描述,由于恶意代码的多样性,目前的恶意代码检测技术不能满足需要。在对恶意代码特征研究的基础上,提出了基于本地化特征的恶意代码检测技术。恶意代码要获取执行的机会,必然要进行本地化设置,对恶意代码的本地化特点进行了研究,在此基础上设计出了一种基于本地化特征的恶意代码检测系统,并进行了测试,结果证明基于本地化特征的恶意代码检测方法是一种有效的方法。