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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科技的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在人們的工作和生活中日趨普及。同時(shí)社會(huì)上的各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ?jì)算機(jī)的依賴越來越強(qiáng),隨之而來的信息安全問題顯得日益重要。計(jì)算機(jī)知識(shí)和網(wǎng)絡(luò)的普及在帶給人們便利和高效的同時(shí),也降低了一些別有用心者搞破壞或惡作劇的門檻,形形色色的網(wǎng)絡(luò)威脅接踵而至。
目前計(jì)算機(jī)病毒已成為一個(gè)社會(huì)性問題,給社會(huì)的信息化發(fā)展帶來了巨大的麻煩,并催生了信息安全產(chǎn)業(yè)。隨著病毒對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的破壞和威脅日益增大,人們對(duì)反病
2、毒技術(shù)的研究也日趨重視。目前大多數(shù)病毒檢測(cè)方法都屬于靜態(tài)檢測(cè)法。靜態(tài)檢測(cè)法不會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成破壞,且運(yùn)行速度快。由于加密技術(shù)和變種技術(shù)在新型病毒中的廣泛應(yīng)用,靜態(tài)檢測(cè)法已不能夠有效應(yīng)對(duì)??紤]到惡意代碼的普遍特性,開發(fā)關(guān)于執(zhí)行代碼的統(tǒng)計(jì)、結(jié)構(gòu)模型是十分必要的。Geoffrey提出了概率后綴樹(Probabilistic suffix tree,PST)在病毒檢測(cè)中應(yīng)用的理論模型。
本文研究在Windows平臺(tái)下基于概率后綴樹檢測(cè)
3、PE(Portable Executable, PE)病毒的具體方法。本文首先利用IDA工具實(shí)現(xiàn)了基于Windows環(huán)境下提取系統(tǒng)API(Application Programming Interface,API)調(diào)用序列,它們反映了一些特殊代碼的行為。隨后,利用概率后綴樹分別建立良性程序和病毒的模型。最后,通過合理設(shè)計(jì)相似性度量的計(jì)算方法,計(jì)算PSTs間的相似性度量判斷程序的種類,來有效檢測(cè)未知病毒。
本文在虛擬機(jī)環(huán)境中
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