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搜索结果: 1-7 共查到计算机科学技术 恶意软件相关记录7条 . 查询时间(0.092 秒)
山东农业大学信息安全基础课件 恶意软件
2018年2月5日,北京市科学技术奖励大会暨2018年全国科技创新中心建设工作会议在北京隆重召开。软件所可信计算与信息保障实验室主持完成的“恶意软件深度分析与检测关键技术及应用”项目荣获北京市科学技术二等奖。
针对恶意软件通过加密函数规避安全检测和流量分析这一问题,提出了一种识别恶意软件中加密函数的方法。通过识别恶意软件动态执行路径中的循环、循环的输入和输出参数,构建恶意软件的动态循环数据流图,通过循环数据流图提取循环的输入和输出参数集合,设计已知加密函数的参考实现对循环输入集合中的元素进行运算,判断输出是否能够匹配输出集合中的元素从而识别恶意软件中的加密函数。实验证明此分析方法能够分析严重混淆的恶意软...
针对Android平台安全问题,提出了手机端和服务端协作的恶意代码检测方案,手机端应用主要采用基于permission检测技术,实现轻量级的检测。服务端检测系统主要负责对手机端提交的可疑样本进行检测,同时实现了软件行为分析,特征库更新,与手机端同步等功能。其中服务端检测技术包括基于permission检测技术、基于字节码静态检测技术和基于root权限的动态检测技术。实验测试结果表明,3种检测技术能...
美国苹果公司2012年7月5日从其移动应用程序商店中删除了一个收集用户地址簿信息并发送垃圾短信的应用,该应用被认为是苹果App Store确认的首个恶意软件。俄罗斯信息安全企业卡巴斯基实验室最先在其博客中说,苹果App Store和谷歌网络商店“谷歌Play”中都有一个名叫“Find&Call”的应用会收集用户的地址簿联系人信息,将其发送到应用开发商的服务器上。开发商的系统随后会向联系人发送含应用...
针对恶意软件检测尤其是未知恶意软件检测的不足,提出一种基于免疫原理的恶意软件检测模型,该模型采用程序运行时产生的IRP请求序列作为抗原,定义系统中的正常程序为自体,恶意程序为非自体,通过选定数量的抗体,采用人工免疫原理对非自体进行识别。实验结果表明,此模型在恶意软件的检测方面具有较高的准确率,且误报和漏报率较低,是一种有效的恶意软件检测方法。

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