基于图标相似性分析的恶意代码检测方法

据统计,在大量的恶意代码中,有相当大的一部分属于诱骗型的恶意代码,它们通常使用与常用软件相似的图标来伪装自己,通过诱骗点击达到传播和攻击的目的。针对这类诱骗型的恶意代码,鉴于传统的基于代码和行为特征的恶意代码检测方法存在的效率低、代价高等问题,提出了一种新的恶意代码检测方法。首先,提取可移植的执行体(PE)文件图标资源信息并利用图像哈希算法进行图标相似性分析;然后,提取PE文件导入表信息并利用模糊哈希算法进行行为相似性分析;最后,采用聚类和局部敏感哈希的算法进行图标匹配,设计并实现了一个轻量级的恶意代码快速检测工具。实验结果表明,该工具对恶意代码具有很好的检测效果。     

一种恶意代码特征选取和建模方法

针对恶意代码分析检测中静态分析技术难以检测变形、多态代码的问题,提出一种提取恶意代码语义动态特征的方法。该方法在虚拟环境下提取恶意代码动态特征,从而达到保护物理机的目的,提取出的原始特征经过进一步的筛选处理,得到各个代码样本的API调用序列信息。为了使得特征更加有效,改进传统n-gram模型,添加n-gram频次信息以及各API间的依赖关系,构建改进的n-gram模型。实验结果分析部分采用机器学习方法,分别使用了决策树、K近邻、支持向量机、贝叶斯网络等分类器对选定的样本特征进行10折交叉验证。实验结果显示该特征选取在决策树J48下的检测效果最好,可以有效检测采用混淆、多态技术的恶意代码。     

基于行为特征的恶意代码检测方法

研究基于行为特征的恶意代码检测模型及其实现方式,并分析实现中的关键技术。使用自定义行为特征编码模板进行恶意代码匹配,将短周期内2次匹配成功作为判定恶意代码的标准,利用最大熵原理分析2次恶意代码行为的信息论特征。实验结果表明,该方法具有较低的病毒检测误报率和漏报率,并且能有效防范未知恶意代码。     

基于线程融合特征的Windows恶意代码检测与分析

针对当前恶意代码动态分析中存在的提取特征方式单一、检测率低、误报率高等问题,提出一种线程融合特征分析检测方法。基于传统沙箱分析报告,该方法利用线程号分别建立样本API调用序列,将API线程内的调用顺序及返回值作为API参数构建特征,在特征处理阶段分别用统计、计算两种方法构建两类特征,并将LR（Logistic Regression）算法改进的Vec-LR算法用于二分类判断,并与其他算法及软件进行比较。经实验证明,该方法准确率优于当前主流检测方法,可达94.37%。     

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。     

基于环境敏感分析的恶意代码脱壳方法

加壳技术是软件的常用保护手段,但也常被恶意代码用于躲避杀毒软件的检测.通用脱壳工具根据加壳恶意代码运行时的行为特征或统计特征进行脱壳,需要建立监控环境,因此易受环境敏感技术的干扰.文中提出了一种基于环境敏感分析的恶意代码脱壳方法,利用动静结合的分析技术检测并清除恶意代码的环境敏感性.首先,利用中间语言对恶意代码的执行轨迹进行形式化表示;然后,分析执行轨迹中环境敏感数据的来源和传播过程,提取脱壳行为的环境约束;最后,求解环境约束条件,根据求解结果对恶意代码进行二进制代码插装,清除其环境敏感性.基于此方法,作者实现了一个通用的恶意代码脱壳工具:MalUnpack,并对321个最新的恶意代码样本进行了对比实验.实验结果表明MalUnpack能有效对抗恶意代码的环境敏感技术,其脱壳率达到了89.1%,显著高于现有基于动态监控的通用脱壳工具的35.5%和基于特征的定向脱壳工具的28.0%.     

基于语义的恶意代码行为特征提取及检测方法

提出一种基于语义的恶意代码行为特征提取及检测方法,通过结合指令层的污点传播分析与行为层的语义分析,提取恶意代码的关键行为及行为间的依赖关系;然后,利用抗混淆引擎识别语义无关及语义等价行为,获取具有一定抗干扰能力的恶意代码行为特征.在此基础上,实现特征提取及检测原型系统.通过对多个恶意代码样本的分析和检测,完成了对该系统的实验验证.实验结果表明,基于上述方法提取的特征具有抗干扰能力强等特点,基于此特征的检测对恶意代码具有较好的识别能力.     

基于Rootkit隐藏行为特征的Linux恶意代码取证方法

近年来,在互联网不断发展的同时,网络安全问题也层出不穷,而在对抗网络安全威胁时,取证问题一直是个难题.尤其是针对Linux平台,目前主流的Linux开源取证工具多数存在滞后、效率低、无法对隐蔽性强的木马进行取证等问题.在Linux取证研究中,Rootkit木马具有隐蔽性强、危害性大的特点,传统检测方法难以进行有效检测....     

基于抽象特征检测变形恶意代码

传统的恶意代码检测方法通常以固定的指令或字节序列这些具体特征作为检测依据,因此难以检测变形恶意代码.使用抽象特征是解决该问题的一个思路.本文针对恶意代码常用的变形技术,即等价指令替换、垃圾代码插入以及指令乱序进行研究.定义了一种抽象特征,同时提出了依据该抽象特征检测变形恶意代码的方法.最后,以典型变形病毒Win32.Evol为对象进行了实验,将该方法与其它方法进行了对比.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于对象跟踪的J2EE程序动态污点分析方法

Web程序的安全威胁主要是由外部输入未验证引发的安全漏洞,如数据库注入漏洞和跨站脚本漏洞,动态污点分析可有效定位此类漏洞。提出一种基于对象跟踪的动态分析方法,与现有动态方法跟踪字符和字符串对象不同,追踪所有可能被污染的Java对象。方法应用对象哈希值表示污点对象,定义方法节点和方法坐标记录污点传播时的程序位置,支持污点传播路径追踪,针对Java流对象装饰模式提出流家族污点传播分析。方法设计一种语言规范对Java类库中污点传播相关的方法集合以及用户自定义方法建模,按照污点引入、传播、验证和使用,对方法集分类后设计和形式化定义各类方法的污点传播语义。在SOOT平台实现对J2EE源码或字节码插桩框架,使用静态分析计算可达方法集以减少插桩规模,应用原型系统对真实网站的测试结果表明该方法可有效发现注入漏洞。     

一个面向Android的隐私泄露检测系统

针对Android软件中存在的用户隐私信息泄露问题,基于动态污点跟踪技术实现TaintChaser自动化检测系统。该系统能对软件中存在的用户隐私信息泄露行为进行细粒度的跟踪,实现对手机软件规模化自动化的检测与分析。利用该系统对28 369个Android程序进行检测,结果表明,有24.69%的程序可能存在泄露用户隐私信息的行为。     

基于即时编译的动态污点跟踪优化

动态污点跟踪技术展现了在移动隐私保护方面强大功能,但存在系统性能较低问题.提出了一个基于即时编译的动态污点传播优化方法.首先,将程序逻辑精确抽象为污点传播逻辑,简化污点传播分析复杂性;然后,提出了一个污点传播框架并证明了在该框架下污点传播分析的正确性和有效性;最后,采用消除,替换和移动等方法将冗余低效的污点传播代码转化为高效等价的污点传播代码.实验结果表明经过优化后单条热路径的污点传播代码节省了38%内存占用和指令执行时间,系统整体性能平均提升了6.8%.     

污点导向型模糊测试的限制与性能分析

在黑盒环境下,污点导向型模糊测试是挖掘指定脆弱代码区域潜在漏洞的重要技术.该技术将程序的输入当作污点值,使用动态污点跟踪技术定位与脆弱区域相关联的部分输入.随后的模糊测试阶段将只变异锁定的输入,从而避免了与脆弱区域无关的大量变异.然而,以往的研究并未对该技术的实际使用限制、效率提升做出系统、数学的分析.为了解决这一问题,本文采用14个CVE漏洞实例对该技术的适用范围进行基准测试与限制分析,将模糊测试过程抽象成几何分布以估计其效率提升与性能变化趋势.分析表明,在有元数据污点传播关系的漏洞挖掘中,该技术存在限制.同时,实验验证了效率估计公式具有良好的参考价值.     

一种隐式流敏感的木马间谍程序检测方法

提出了一种隐式流敏感的木马间谍程序检测方法.采用静态分析方式,具有更高的代码覆盖率;同时结合了数据流分析对间接跳转的目标进行计算;并且基于分支条件的操作语义,使用了针对木马间谍程序检测的改进的污点标记规则.应用该方法分析了103个真实的恶意代码样本和7个合法软件,并与现有方法进行了对比.实验结果表明,在进行木马间谍软件检测时该方法比显示流敏感的方法具有较低的漏报率,并且能够有效地发现需要特定条件触发的信息窃取行为.同时,该方法能够区分木马间谍程序和合法软件中的隐式流,显著消减对合法软件中的隐式流跟踪.     

一种面向Trace与漏洞验证的污点分析方法

静态分析方法被广泛用于Android应用的隐私泄露检测,其以(Source,Sink)对形式检测潜在漏洞,但同时会产生大量虚警。针对该问题,提出一种上下文敏感和域敏感的污点分析方法。对污点传播的操作语义和一致性约束进行形式化定义,保证污点传播的语义正确性,同时分析插桩运行Android应用后产生的Trace片段,验证漏洞是否存在虚警。基于Soot实现原型系统并对DroidBench数据集中的70个应用进行分析,实验结果表明,该方法可成功验证4个虚警并发现8个漏报,表明其能有效判断静态分析结果的正确性。     

基于污点状态空间的脆弱性可疑点定位方法

针对现有方法在定位效能和适应性方面的不足,提出一种基于污点状态空间的脆弱性可疑点定位方法,在动态污点分析的框架下,建模扩展污点状态机模型,通过离线轨迹文件分析指令执行时的污点状态迁移,同时设计了多类非安全迁移规则,检测并定位脆弱性可疑点。构造原型系统并进行测试的结果表明该方法能在未触发脆弱性的条件下较完备和快速地定位多类脆弱性可疑点。     

污点分析技术研究综述

污点分析技术是保护隐私数据安全和实现漏洞检测的重要技术手段,也是信息安全研究的热点领域。对近年来污点分析技术的研究现状和发展情况进行综述,介绍了污点分析的理论基础以及静态污点分析和动态污点分析的基本概念、关键技术和研究进展,并从技术实现方式的角度出发,阐述了基于硬件、软件、虚拟环境和代码等四种污点分析技术的实现方式、核心思想以及优缺点;然后,从污点数据流向的角度出发,概述了污点分析技术在相关领域的两种典型应用,即隐私数据泄露检测和漏洞探测;最后,简要分析了污点分析的缺点和不足,并展望该技术的研究前景和发展趋势。     

基于特征提取的二进制代码比较技术

二进制代码比较技术在病毒变种分析,安全补丁分析,版本信息导出等许多领域都有着广泛的应用。在定义了基于图的二进制代码描述方法的基础上,从函数和基本块两个层次对近似的二进制代码进行比较,分析出它们之间相同的部分和差异信息。讨论了基于图的二进制文件特征的选取,利用特征比较和固定点传播算法,建立两份代码在函数和基本块两个级别的对应关系。本文给出了这种基于特征提取的二进制代码比较技术的实现框架,并列举了它在恶意软件变种分析,公开漏洞定位方面的利用实例。