【摘 要】
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近年来,高级可持续威胁攻击(APT攻击)变得越来越激烈。APT攻击是主要对特定的组织如政府、企业、公司展开的持续有效的攻击活动。随着人们对可执行文件的警惕性提高,APT组织将攻击方式逐渐转移到恶意文档中。鱼叉式网络钓鱼攻击又是APT组织主要的攻击方式,它常使得邮件用户遭受重大损失。由于邮件阅读者通常对附件中的文档警惕性较低,因此也导致攻击者将攻击手法向恶意文档上倾斜。普通文档如PDF、WORD等格
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近年来,高级可持续威胁攻击(APT攻击)变得越来越激烈。APT攻击是主要对特定的组织如政府、企业、公司展开的持续有效的攻击活动。随着人们对可执行文件的警惕性提高,APT组织将攻击方式逐渐转移到恶意文档中。鱼叉式网络钓鱼攻击又是APT组织主要的攻击方式,它常使得邮件用户遭受重大损失。由于邮件阅读者通常对附件中的文档警惕性较低,因此也导致攻击者将攻击手法向恶意文档上倾斜。普通文档如PDF、WORD等格式的文档越来越成为人们网络交流信息的主要文档格式,但这些文档中可嵌入多种类型对象使得文档可产生形式多变的恶意行为。因此文档的恶意性检测变得尤为重要。本文以网络信息交流中常见文档为研究对象,研究恶意文档的快速检测方法。本研究在总结近些年的国内外研究现状和较多的样本分析基础上提出了多视图的检测框架,为文档的恶意性快速判断提供参考。另外,依靠本框架设计并实现了基于Web网站的文档静态检测系统。主要研究工作和成果如下:1.提出基于多视图结合的文档恶意性静态检测方案:方案从文档的规范性、文档的错误信息、文档的结构路径、对象数量等多个视图对文档提取特征,并使用机器学习算法训练模型;2.针对 PDF、Word、Excel、RTF、JPEG、PNG 和 GIF 格式的文档进行了特征工程研究,确定各个类型文档不同的特征及权重。3.将提出的检测模型在Word类型文档上进行测试,获得了较好的检出率(97.36%)和较低的误报率(0.27%)。在图片类文档和其他Office文档中也获得了较好的实验结果;将单一视图检测实验和多视图结合的检测实验相对比,证明了多视图结合的检测方法的有效性。4.设计并实现了基于Web的文档静态检测平台。平台能对常见的文档文件实现快速的静态检测并通过API接口完成样本检测和结果查询。
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