惡意代碼演化與檢測方法

定　價：￥96.00

作　者：	韓偉杰薛靜鋒著
出版社：	北京理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787576309225	出版時間：	2022-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書針對惡意代碼演化對抗檢測現(xiàn)狀，系統(tǒng)分析了惡意代碼為對抗分析而主要采用的演化方式，研究了綜合畫像和定位機(jī)理、特征關(guān)聯(lián)融合與解釋方法、全局和局部特征結(jié)合分類、樣本抽樣與家族分類機(jī)制、攻擊傳播特性分析及同源檢測，以及APT惡意代碼和APT攻擊行為檢測技術(shù)，揭示了惡意代碼多樣性、多變性的復(fù)雜規(guī)律，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境下惡意代碼檢測框架體系，在推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)空間安全研究方面具有較強(qiáng)的理論和應(yīng)用價值。本書可作為從事惡意代碼分析與檢測方向研究人員的學(xué)術(shù)參考書籍，也可作為網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教材，還適合作為信息安全愛好者的參考書及網(wǎng)絡(luò)安全管理人員的培訓(xùn)教材。

作者簡介

　　韓偉杰，中國人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊航天工程大學(xué)講師，工學(xué)博士，2020年博士畢業(yè)于北京理工大學(xué)，主要研究方向?yàn)閻阂獯a檢測、高級持續(xù)性威脅攻擊檢測與溯源。博士論文被評為北京理工大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文，博士畢業(yè)被評為北京市優(yōu)秀畢業(yè)生。以作者身份發(fā)表SCI/EI檢索論文20余篇，以發(fā)明人身份申請國家發(fā)明專利6項(xiàng)，獲軍隊科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng)、三等獎3項(xiàng)。薛靜鋒，博士，教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任北京理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院副院長，軟件評測中心主任，兼任*高等學(xué)校大學(xué)計算機(jī)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會委員、全國高等院校計算機(jī)基礎(chǔ)教育研究會新工科教育專業(yè)委員會副主任、中國人工智能學(xué)會理事、智能信息網(wǎng)絡(luò)專委會秘書長。發(fā)表SCI/EI檢索論文60余篇，申請國家發(fā)明專利50余項(xiàng)，編寫教材6部（規(guī)劃教材1部），獲北京市高等教育教學(xué)成果獎二等獎1項(xiàng)。

圖書目錄

第1章緒論1
1.1研究背景和意義1
1.2本書脈絡(luò)及內(nèi)容4
1.3本書組織結(jié)構(gòu)10
第2章相關(guān)基礎(chǔ)13
2.1引言13
2.2惡意代碼的概念、類型和危害13
2.3PE文件基本結(jié)構(gòu)15
2.4惡意代碼動態(tài)分析環(huán)境——沙箱17
2.5惡意代碼防御主要任務(wù)及常用分析方法24
2.6常用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法及評價指標(biāo)25
2.7常用機(jī)器學(xué)習(xí)工具26
2.8小結(jié)27
第3章惡意代碼檢測領(lǐng)域研究綜述28
3.1引言28
3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測基本過程28
3.3基于不同特征的惡意代碼檢測方法29
3.4基于不同分析環(huán)境的惡意代碼檢測方法46
3.5從不同角度開展惡意代碼檢測的選擇49
3.6典型的惡意代碼家族分類方法50
3.7惡意代碼研究常用數(shù)據(jù)集51
3.8小結(jié)53
第4章惡意代碼演化方式分析55
4.1引言55
4.2惡意代碼演化模型56
4.3惡意代碼主要的演化方式58
4.4惡意代碼演化給檢測工作帶來的挑戰(zhàn)71
4.5小結(jié)73
第5章基于綜合畫像的惡意代碼檢測及惡意性定位74
5.1引言74
5.2研究動機(jī)76
5.3設(shè)計總覽77
5.4實(shí)現(xiàn)過程78
5.5評價84
5.6小結(jié)94
第6章基于動靜態(tài)特征關(guān)聯(lián)融合的惡意代碼檢測及惡意性解釋95
6.1引言95
6.2研究動機(jī)96
6.3面臨挑戰(zhàn)97
6.4設(shè)計總覽98
6.5實(shí)現(xiàn)過程100
6.6評價108
6.7小結(jié)123
第7章基于全局可視化和局部特征融合的惡意代碼家族分類124
7.1引言124
7.2研究動機(jī)125
7.3設(shè)計總覽126
7.4惡意代碼可視化和分類128
7.5評價135
7.6小結(jié)145
第8章基于樣本抽樣和并行處理的惡意代碼家族分類146
8.1引言146
8.2研究動機(jī)147
8.3設(shè)計總覽149
8.4實(shí)現(xiàn)過程151
8.5評價156
8.6小結(jié)175
第9章基于攻擊傳播特征分析的惡意代碼蠕蟲同源檢測176
9.1引言176
9.2研究動機(jī)177
9.3蠕蟲特征工程分析178
9.4設(shè)計總覽188
9.5實(shí)現(xiàn)過程195
9.6評價204
9.7小結(jié)207
第10章基于系統(tǒng)調(diào)用和本體論的APT惡意代碼檢測與認(rèn)知208
10.1引言208
10.2研究動機(jī)209
10.3APTMalInsight設(shè)計214
10.4驗(yàn)證223
10.5小結(jié)245
第11章基于APT代碼行為特征和YARA規(guī)則的APT攻擊檢測246
11.1引言246
11.2研究動機(jī)247
11.3設(shè)計總覽248
11.4詳細(xì)實(shí)現(xiàn)250
11.5評價262
11.6小結(jié)268
第12章本書總結(jié)及未來研究展望269
12.1本書主要工作及創(chuàng)新之處269
12.2未來研究展望273
參考文獻(xiàn)275
支撐本書的主要學(xué)術(shù)成果295