WindowsNT進程惡意行為檢測技術的研究與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近幾年,隨著計算機知識的普及,各種黑客教程、木馬生成機、病毒生成機的日益公開化,特別是惡意軟件源代碼的公開,使惡意軟件的數量急劇增長,給計算機安全帶來了極大威脅。
　　 反惡意軟件領域的防范措施主要依靠的仍然是傳統(tǒng)的基于特征碼的掃描技術。特征碼技術就是指用靜態(tài)的、依賴領域專家個人能力的特征提取方法來描述惡意軟件。也就是說,每當出現一種新的惡意軟件后,需要找到唯一能區(qū)分它的特征碼。這種方法的優(yōu)點是準確度高,但缺點是要維護日益增長的

2、特征庫和對人的高依賴性。由此,人們引進了其它檢測技術,如虛擬機技術、啟發(fā)式檢測技術、主動防御技術等。
　　 針對當前惡意軟件檢測技術的不足,本文研究了windowsNT環(huán)境下以進程行為為基礎的惡意軟件檢測技術。分析了系統(tǒng)內進程可能產生的關鍵行為,并依據進程行為的關聯(lián)性,建立了常見惡意軟件行為模型。通過對Biba完整性模型的分析,本文建立了一個適用于進程行為分析的完整性模型,并將其結合到進程行為檢測系統(tǒng)中。
　　 本文通過

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