《惡意軟體分析與檢測》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是王俊峰等。
基本介紹
- 書名:惡意軟體分析與檢測
- 作者:王俊峰
- 出版社:科學出版社
- 出版時間:2017年2月
- ISBN:9787030513007
《惡意軟體分析與檢測》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是王俊峰等。
《惡意軟體分析與檢測》是2017年科學出版社出版的圖書,作者是王俊峰等。內容簡介本書系統介紹了惡意軟體分析的理論與研究現狀,重點介紹了新型惡意軟體檢測方法中的各類模型和關鍵技術,內容涵蓋惡意軟體分析與檢測所需的基礎知識、...
《惡意軟體靜態分析與檢測關鍵技術研究》是依託華東師範大學,由宋富擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 惡意軟體規模越來越大並大量使用了代碼保護機制以及多態和變形技術,嚴重影響國家的安全。傳統基於特徵碼掃描和動態監控的惡意...
AVG防毒軟體是PC平台上的一款非常知名的防毒軟體品牌,這款安全軟體已進入到如日中天的Android系統中來了。Anti-Virus Pro是AVG專為Android系統開發的一款安全軟體,它能夠保護你的Android手機免受惡意軟體、病毒和垃圾簡訊的騷擾。軟體特色 ...
nod是一款防毒軟體。企業規模 ESET成立於1992年,是一家面向企業與個人用戶的全球性的計算機安全軟體提供商,其獲獎產品——NOD32防病毒軟體系統,能夠針對各種已知或未知病毒、間諜軟體(spyware)、rootkits和其他惡意軟體為計算機系統提供...
《移動惡意軟體規避檢測行為的機理與檢測方法研究》是依託復旦大學,由楊哲慜擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 移動平台的攻防博弈促使惡意軟體對抗程式行為分析和檢測方法,催生了旨在規避檢測工具識別的新型攻擊行為(規避檢測行為)...
《一種檢測和防禦計算機惡意程式的系統和方法》是珠海金山軟體股份有限公司於2005年8月3日申請的發明專利,該專利申請號為200510036275,公布號為CN1737722,專利公布日為2006年2月22日,發明人是陳睿、孟檳榔、韓祝鵬、陳飛舟、孫國軍。《...
在概述了靜態和動態分析等基礎逆向工程概念之後,你將學習如何度量惡意軟體樣本中的代碼相似性,並使用scikit-learn和Keras等機器學習框架構建和訓練你自己的檢測器。無論你是一位想要為現有武器庫豐富能力的惡意軟體分析師,還是一位對攻擊...
4.1.4 啟發式檢測法 4.1.5 行為監測法 4.1.6 智慧型算法 4.2 惡意代碼分析技術 4.2.1 靜態分析與動態分析 4.2.2 惡意代碼特徵提取 4.3 基於沙箱的惡意代碼分析 4.3.1 布穀鳥沙箱概述 ……5 手機惡意代碼檢測與分析 6 ...
抽取敏感API函式之間的數據依賴的特徵,以此來識別惡意軟體。本項目的研究一方面希望能夠推進基於API粒度的靜態插樁技術與Android惡意代碼檢測理論;另一方面希望通過構造通用的靜態插樁工具集,為Android惡意代碼分析與檢測提供支持。
Cloud Security)”計畫是網路時代信息安全的最新體現,它融合了並行處理、格線計算、未知病毒行為判斷等新興技術和概念,通過網狀的大量客戶端對網路中軟體行為的異常監測,獲取網際網路中木馬、惡意程式的最新信息,推送到Server端進行自動分析...
《惡意軟體分析訣竅與工具箱》由清華大學出版社在2012年出版。基本介紹 中文名: 惡意軟體分析訣竅與工具箱 作者: (美)Michael.Hale.Ligh 譯者: 胡喬林 鐘讀航 圖書分類: 軟體 資源格式: PDF 版本: 掃描版 出版社: 清華大學出版社...
2010年12月之前提出的非特徵碼惡意代碼檢測方法中,有些是採用啟發式分析或是基於軟體行為來判斷正常軟體和惡意軟體,這些方法在沒有軟體先驗信息的情況下,對zero-day惡意軟體有一定的檢測效果。還有一些研究是通過在軟體特殊結構屬性信息來...
4.2 手動分析惡意代碼App 187 4.2.1 分析smartbiling.apk惡意代 碼(獲取設備信息) 188 4.2.2 分析alyac.apk惡意代碼(偽造防毒App) 199 4.2.3 分析miracle.apk惡意代碼 (傳送設備信息) 219 4.2.4 分析phone.apk...
Aaron LeMasters(喬治·華盛頓大學理科碩士)是一位精通計算機取證、惡意軟體分析和漏洞研究的安全研究人員。他在職業生涯的頭5年用在保護不設防的國防部網路上,他是Raytheon SI的高級軟體工程師。Aaron樂於在大的安全會議(如Black Hat...
關於商業反病毒軟體只能檢測已知的惡意軟體及其變種和亞種的說法可能不再像以前那樣普遍了。然而,部分取而代之的是另一種不很流行的說法,即病毒特徵碼掃描器和啟發式掃描器是兩種完全不同類型的掃描器。事實上,我們知道啟發式分析的...
經過精心編制、利用正常代碼或者與正常程式交錯糾纏在一起進行偽裝來執行惡意行為,大大增加了檢測難度;另一方面,即便能夠檢測出某種惡意代碼,由於目前對檢測技術沒有保護措施,一旦檢測方法被惡意軟體反分析利用,現有的檢測規則不僅會喪失...
2009年,主要測試項目包括手動潛在有害程式檢測測試、啟發式智慧型檢測測試、整體性能測試、惡意軟體檢測測試、惡意軟體清除測試和迄今為止進行過的最大的動態測試—全功能動態保護測試。2009年的測試運用了751211個樣本。測試樣本包括從2009年1...