浅析网页恶意代码及其防治

分析了网页恶意代码如何入侵网络用户系统 .根据网页恶意代码修改和破坏系统的方式 ,作者提出了预先防范网页恶意代码和被网页恶意代码侵入后恢复系统正常运行的方法     

Web网页恶意代码的分析与防治

本文介绍何为Web网页恶意代码;探讨Web网页恶意代码产生的原因及其与计算机病毒的区别;对典型的Web网页恶意代码进行分析并提出处理方法;探讨了如何防范Web网页恶意代码.     

多策略网页恶意代码检测算法的实现

随着互联网的迅速发展,人们在浏览网页的时候容易受到网页恶意代码的攻击.针对这些问题,提出了一种基于多策略的网页恶意代码检测方法.对恶意网页代码特征进行分析,通过运用词频统计的方法对网页代码进行特征挖掘,获取关键特征值后,分别利用支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、神经网络算法和多策略的算法建立分类模型,设计实验对4种分类模...     

局域网恶意代码入侵自动安全监测系统设计

传统的入侵监测系统跟不上恶意代码升级的速度,监测效果差。为此,设计了一种局域网恶意代码入侵自动安全监测系统。在系统硬件部分,通过在数据库模块对存在入侵攻击行为的恶意代码数据包进行存储匹配监测,并储存还原后的信息,通过入侵监测模块对存在入侵行为的数据包进行特征提取,并判断是否存在入侵行为; 通过数据库还原模块对网络传输的数据包进行拦截,并将数据进行还原处理及储存; 通过日志审计模块将入侵系统的信息传送到数据库中,用户通过控制中心模块了解系统的各种信息; 在此基础上采用聚类算法对入侵系统的恶意代码进行有效监测。实验结果表明,该监测系统的覆盖监测率高、监测耗时少、误差率低,应用优势明显。     

巧用Windows帐户设置克制网页病毒

本文在介绍网页病毒的中毒特征及入侵原理的基础之上,通过对Windows系统帐户设置和网页病毒入侵原理的分析,介绍了一种克制网页病毒的有效方法,并且详细介绍了实现这种方法的设置过程,最后指出了这种方法的不足之处.     

一种基于最小距离分类器的恶意代码检测方法

恶意代码是构成互联网威胁的新根源,至今传统的病毒查杀方法对此也无法根治.未知恶意代码每月呈几何倍的速度增长,人们依赖的防范手段多是手工分析,其效率有限且花费巨大.阐述了基于最小距离分类器的未知恶意代码检测方法,它对未知恶意代码有着良好的判定能力,能够有效地区分病毒与可信程序.对自定义的恶意代码行为进行建模,并通过实验发现,经过改进的最小距离分类器除了良好的分类精度外,其计算代价较其他非线性方法小,因此该模型在实际反病毒工作中有较高的实战价值.     

边界恶意代码防范系统的设计与实现

在《信息系统安全等级保护基本要求》多个子类的控制点中,均对恶意代码防范提出明确的要求.针对等保相关要求,结合业务实际需求,设计并实现了边界恶意代码防范系统FROMADE.该系统由脱壳模块、反编译模块、行为检测模块、标注模块组成,将动态分析技术与静态分析相结合,为恶意代码防范提供了一套行之有效的解决方案.经实验测试,本系统能够有效地防范恶意代码,使信息系统达到《信息系统安全等级保护基本要求》的相关要求.     

基于主机的恶意代码防范方法

计算机技术飞速发展的同时并未使系统的安全性得到增强。在Internet安全事件中,恶意代码造成的经济损失占有最大的比例。目前,恶意代码问题已成为信息安全需要解决的迫在眉睫的、刻不容缓的安全问题。本文特别针对基于主机的恶意代码提出防范方法。     

恶意代码族群特征提取与分析技术

分析了当前对抗传统特征提取的主要技术特点,提出了恶意代码族群相关度的概念,根据同一恶意代码的不同变种的主体代码函数调用图的相似性和不同恶意代码为实现相同功能使用共同的内核函数的特点,给出了一种基于函数调用图和内核函数调用集合的恶意代码族群特征提取方法.该方法使用函数调用图中的节点度特征进行匹配比较,并使用集合运算获取函数特征.实验表明,利用该方法进行病毒检测具有较低漏报率和误报率,并对未知恶意代码的防范具有积极意义.     

恶意网络代码核心技术剖析

针对目前网络恶意代码肆意流行的情况,为研究有效的防范机制,研究了主流恶意代码的采用核心技术.文章从恶意代码的通用工作流程入手,以Nimda蠕虫为代表展开研究,重点分析了蠕虫等恶意代码中采用的缓冲区溢出技术、变异重装技术和蠕虫实体隐藏技术.     

基于多版本冗余进程的容侵系统

针对利用多样性防御入侵和容忍入侵的典型方法的不足,提出了一种在操作系统的系统调用层上实现的多版本冗余进程的容侵系统。采用指令集随机化实现了多版本的冗余进程,并且利用冗余进程间系统调用的一致性,通过封装Linux内核中系统调用,实现了容侵系统的分发器、比较器。实验证明:该系统能有效地容忍针对恶意代码注入类型的入侵。     

基于事件序列的蠕虫网络行为分析算法

蠕虫以及其他一些恶意代码的更新速度越来越快,如何快速有效地分析大量恶意样本成为网络安全研究的一个问题. 因此提出了一种基于事件序列的蠕虫网络行为自动分析算法. 该算法依靠在实验环境中采集的纯净恶意流量,通过使用数据流的压缩归并等方法获取网络行为的基本轮廓以及网络特征码. 该算法的使用可以加快蠕虫等恶意代码的分析速度,提高防火墙以及网络入侵检测系统的配置效率.     

如何防范企业内部网络被非法入侵

计算机网络的广泛应用,给企业带来便利的同时,也制造了非法入侵的安全隐患。为解决这一难题,本文重点从网络七层协议中的应用层入手,在访问控制和权限机制、非法入侵防范等方面进行深入探讨。访问控制和权限机制分为系统级和软件级两个部分,非法入侵防范分为防火墙系统预防、入侵监测系统、日志审计分析、数据联动保护和报警、灾难恢复机制、网络安全的管理等六个方面。通过深入分析,以求解决企业非法入侵的问题。     

基于语义分析的恶意JavaScript代码检测方法

JavaScript是一种动态脚本语言,被用于提高网页的交互能力.然而攻击者利用它的动态性在网页中执行恶意代码,构成了巨大威胁.传统的基于静态特征的检测方式难以检测经过混淆后的恶意代码,而基于动态分析检测的方式存在效率低等问题.本文提出了一种基于语义分析的静态检测模型,通过提取抽象语法树的词法单元序列特征,使用word2vec训练词向量模型,将生成的序列向量特征输入到LSTM网络中检测恶意JavaScript脚本.实验结果表明,该模型能够高效检测混淆的恶意JavaScript代码,模型的精确率达99.94%,召回率为98.33%.     

基于动态行为指纹的恶意代码同源性分析

针对恶意代码在网络空间中呈爆发式增长,但多数是已有代码变种的情况。通过研究恶意代码行为特征,提出一套新的判别恶意代码同源性的方法.从恶意代码行为入手,提取恶意代码行为指纹,通过指纹匹配算法来分析恶意样本是否是已知样本的变种.经研究分析,最终筛选3种特征来描绘恶意软件的动态行为指纹:一是字符串的命名特征;二是注册表的变化特征;三是围绕关键API函数的调用顺序的特征.通过指纹匹配算法计算不同恶意代码之间的相似性度量,进行同源性分析.实验结果表明,该方法能够有效地对不同恶意代码及其变种进行同源性分析.     

路径条件驱动的混淆恶意代码检测

代码混淆是恶意代码隐藏自身的主要手段之一.本文提出了一种新的动态检测方法,能够有效检测混淆后的恶意代码.该方法能够利用ISR进行动态调试.在调试过程中通过对路径条件的约束求解,驱动恶意代码执行不同的路径更深入地检测隐藏恶意代码.此外,对于需要读取外部资源的恶意代码,恶意行为往往需要结合外部资源才能检测.本文方法能够准确定位外部资源并结合原始恶意代码进行检测,提高检测的准确性.在原型系统的测试中,与12种杀毒软件的横向测试表明,该方法在对混淆恶意代码检测中能有效地降低漏报率.     

针对客户端的恶意代码分析

恶意代码数量多且变种多样,通常会通过加密隐藏真实目的,沙盒可以为恶意代码提供一个安全的运行环境,在实验时借助沙盒分析和揭露恶意代码的行为特征,发现很多恶意代码看似不同,实际为同一恶意代码的变种.最后对若干恶意代码样本进行分析,通过特征码对样本中的恶意代码进行分类,验证了恶意代码变种的现象.     

基于图像纹理聚类的恶意代码家族标注方法

针对传统恶意代码标注分析方法中特征提取能力不足以及家族标注不统一、不规范、不精确且时效性差等问题,通过对大量恶意样本PE文件纹理构成和分布的研究,提出了基于内容纹理聚类的恶意代码深度标注方法。该方法对恶意代码的纹理指纹进行统计分析,从基准标注和深度标注这2个步骤对恶意代码家族进行归纳和分析,并结合VirusTotal分析方法、基于GLCM纹理特征空间构建方法和基于P-Stable LSH的近邻增量聚类算法,对恶意代码家族进行深度标注。实验结果表明,基于上述方法开发的原型系统具有家族标注准确率高、支持增量标注等优势,通过深度标注生成的基准标签实用性强,且对未知恶意代码检测具有积极意义。     

IPv6下基于协议分析的入侵检测

本文根据下一代因特网IPv6各种协议的结构特点,研究IPv6环境下的协议解码和协议分析的过程,从IPv6网络上收集的数据包,通过协议解码和协议分析,发现不合理代码、恶意代码、不完整的数据包,从而发现入侵行为的特征和规律。     

局域网安全分析

本文分析了局域网现实或可能存在的安全隐患，提出了保证局域网络安全、畅通及数据的安全性切实可行的解决方案，防止黑客攻击、恶意代码和病毒攻击入侵的措施。