Malware detection 目录 可执行文件简介 检测方法概述 资源及参考文献 可执行文件简介 ELF(Executable Linkable Format) linux下的可执行文件格式,按照ELF格式编写的文件包括:.so..a等 PE(Portable Executable) windows下的可执行文件格式,按照PE格式编写的文件包括: .dll..lib..exe等 参考文献[3]中对ELF的各个字段作了详细介绍 Linux和Windows可执行文件分类: ELF文件类型 说明…

Mathematics Malware Detected Tools 重要:由于缺少测试数据,部分结论可能不正确.更多更准确的结论,还需要进行大量实验. 概述 mmdt(Mathematics Malware Detected Tools)是一款基于数学方法的最简单的类"机器学习"工具.该工具通过数学方法对目标对象进行处理,生成相应的标准"指纹",通过对指纹的处理,实现"机器学习"中的"分类"."聚类"方法…

目录 写在前面 1 基于API调用的统计特征 2 API序列特征 3 API调用图 4 基于行为的特征 references: 写在前面 对恶意程序动态检测方法做了概述, 关于方法1和2可以参考阿里云恶意程序检测大赛: 方法3后面补充 方法4参考文末给出的文献: 1 基于API调用的统计特征 统计特征(23个): 文件相关(3) 进程相关(4) 线程(5) api调用(11) 文件操作次数文件pid跨度文件运行时间跨度 文件产生进程数进程出现次数比统计值(最大值.均值.标准差) 文件产生线程数线…

前言 周一一早网管收到来自阿里云的一堆警告,发现我们维护的一个网站下有数十个被挂马的文件.网管直接关了vsftpd,然后把警告导出邮件给我们. 取出部分大致如下: 服务器IP/名称 木马文件路径 更新时间 木马类型 状态(全部) *.*.*.* /path/*144.gif 2017/8/7 5:53 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*132.jpg 2017/8/7 5:23 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*156.txt 2017/8/7 5:2…

目录 分析工具 方法概述 二进制灰度图 字节(熵)直方图 字符串信息 ELF结构信息 源码分析与OPcode FCG references: 分析工具 readelf elfparser ninja GDB IDAPro Strings python库:pyelftools.lief 方法概述 数据/特征 算法模型 优点 缺点 二进制文件 byte-ngram [7].malConv [8] 不需要解析格式 序列超长,malconv卷积复杂度高 二进制文件 图像处理[1] 不需要解析格式 文件大…

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…

恶意代码自我保护 进程保护 进程守护 超级权限 检测对抗 反动态调试 反静态调试 恶意代码检测技术 特征码扫描 沙箱技术 行为检测 恶意代码分析技术 静态分析 需要实际执行恶意代码,它通过对其二进制文件的分析,获得恶意代码的基本结构和特征,了解其工作方式和机制动态分析       在虚拟运行环境中,使用测试及监控软件,检测恶意代码行为,分析其执行流程及处理数据的状态,从而判断恶意代码的性质,并掌握其行为特点. 优点     不需要运行恶意代码,不会影响运行环境的安全    可以分析恶意代码的所有…

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-…

转载请注明出处,谢谢. Android系统开放,各大论坛活跃,应用程序分发渠道广泛,这也就为恶意软件的传播提供了良好的环境.好在手机上安装了安全软件,是否能有效的检测出恶意软件呢?下边针对LBE安全大师.腾讯安全管家和360手机卫士做出一系列实验. 1. Android恶意样本实验. Android Malware Genome Project(http://www.malgenomeproject.org/)收集了2010年8月到2011年10月的涵盖主要恶意软件类型的超过1200个恶意程序样…

本周的七个关键词: 外星恶意代码 丨 任意解锁iPhone 丨  安卓9.0 丨 黑客攻击医疗设备 丨 仙女座僵尸网络 丨  苹果联合创始人被骗比特币 丨JavaScript -1-   [恶意代码]科学家警告来自外星的恶意代码 来源:solidot ------------------------------------------------------ 2050 年,地球收到了一个外星文明发送来的的首条星际编码信息.由科学家.语言学家和数学家组成的国际团体日以继夜的破解了信息.然而,在代码…