【摘 要】
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随着恶意程序的快速增多,常用的分析技术遇到了瓶颈。文中总结与分析了国内外现有主流的恶意程序检测方法,运用了底层的多种HOOK技术,在底层驱动中利用重定向技术从文件、注
【机 构】
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广东石油化工学院计算机科学与技术系,广州太普信息技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272382);广东省科技计划项目(2012B0101100037);广东省高等学校科技创新项目(2013kjcx0132)
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随着恶意程序的快速增多,常用的分析技术遇到了瓶颈。文中总结与分析了国内外现有主流的恶意程序检测方法,运用了底层的多种HOOK技术,在底层驱动中利用重定向技术从文件、注册表、网络、进程、线程、窗口消息等多个方面,设计与构造了改进的混合型沙盒和行为分析器。沙盒可保证程序在运行中不会破坏真实的系统,可提高分析效率,可连续分析,不需要还原环境。行为分析器通过记录程序的函数调用序列,使用风险等级来判断程序的风险程度,运用了独创的行为分析算法来计算程序的风险级别,通过自定义的规则自动判断程序的恶意程度,同时生成分析报告,达到自动化分析的目的。经过测试,说明该系统达到了预期功能,能有效地保护真实系统,同时也能准确获取到恶意程序的行为,其分析结果是有效的。
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