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內容簡介

伴隨惡意代碼種類和數量的不斷增加，對惡意代碼分析方法提齣更高要求，在傳統的特徵碼檢測方法與啓發式檢測方法存在樣本分析成本過高、無法有效檢測未知惡意軟件等問題；新型基於機器學習的惡意軟件檢測方法能夠提高分析效率以及改善未知惡意軟件檢測性能，但存在軟件特徵語義信息不明顯、特徵數量龐大以及檢測模型過度依賴訓練樣本等缺點。另一方麵，對於感染後宿主軟件中惡意注入代碼的局部識彆方麵，現有技術有較高的惡意代碼分析成本，且無法對未知感染的結果進行有效識彆。本文重點以各類操作係統可執行代碼為研究對象，提齣的新方法能夠在一定程度上解決惡意代碼分析中所需要的通用化要求，為降低惡意代碼分析成本、提高分析效率以及應對未知惡意代碼提供新的解決方案。

目錄

《信息科學技術學術著作叢書》序
前言

第1章 二進製可執行文件簡介
1.1 Windows PE文件
1.1.1 PE文件結構
1.1.2 PE文件頭結構
1.1.3 PE導入錶
1.1.4 PE資源錶
1.1.5 PE地址變換
1.1.6 PE重定位機製
1.1.7 PE文件變形機製
1.2 Linux ELF文件
1.2.1 ELF結構
1.2.2 ELF頭結構
1.2.3 ELF節區
1.2.4 ELF字符串錶
1.2.5 ELF符號錶
1.2.6 ELF重定位機製
1.2.7 ELF動態鏈接機製
1.3 Android DEX文件
1.3.1 Android係統結構
1.3.2 Android DEX結構
1.3.3 Android ODEX結構
1.3.4 Android權限機製
參考文獻

第2章 惡意軟件檢測基礎
2.1 惡意軟件抽象理論
2.2 機器學習基礎
2.2.1 機器學習簡介
2.2.2 分類算法
2.2.3 集成學習
2.2.4 特徵選擇與特徵提取
2.2.5 性能評價
2.2.6 WEKA簡介
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 加殼技術研究
3.1 引言
3.2 加殼原理
3.2.1 ELF文件的加載過程
3.2.2 加殼的方式
3.2.3 用戶空間下加載器的設計
3.3 反跟蹤技術
3.3.1 反調試技術
3.3.2 代碼混淆技術
3.3.3 抗反匯編技術
3.4 本章小結
參考文獻

第4章 加殼檢測研究
4.1 引言
4.2 加殼檢測常用方法
4.2.1 研究現狀
4.2.2 常用方法歸納
4.3 基於機器學習的加殼檢測框架
4.4 PE文件加殼檢測
4.4.1 PE文件特徵提取
4.4.2 PE加殼檢測實驗及分析
4.5 ELF文件加殼檢測
4.5.1 ELF文件特徵提取
4.5.2 ELF加殼檢測實驗及分析
4.6 本章小結
參考文獻

第5章 基於函數調用圖簽名的惡意軟件檢測方法
5.1 引言
5.2 相關工作
5.3 定義
……

第6章 基於挖掘格式信息的惡意軟件檢測方法
第7章 基於控製流結構體的惡意軟件檢測方法
第8章 基於控製流圖特徵的惡意軟件檢測方法
第9章 軟件局部惡意代碼識彆研究
第10章 基於多視集成學習的惡意軟件檢測方法
第11章 基於動態變長Native API序列的惡意軟件檢測方法
第12章 基於多特徵的移動設備惡意代碼檢測方法
第13章 基於實際使用的權限組閤與係統API的惡意軟件檢測方法
第14章 基於敏感權限及其函數調用圖的惡意軟件檢測方法
第15章 基於頻繁子圖挖掘的異常入侵檢測新方法
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