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基于亲缘性分析的恶意代码检测技术研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 研究的目的与意义第13-14页
    1.4 主要研究工作第14-15页
    1.5 论文的结构安排第15-17页
第二章 相关技术第17-31页
    2.1 恶意代码定义与分类第17-19页
    2.2 恶意代码分析技术第19-22页
        2.2.1 静态分析法第19-20页
        2.2.2 动态分析法第20-21页
        2.2.3 两种分析方法的对比第21-22页
    2.3 恶意代码检测技术第22-26页
        2.3.1 特征码扫描第22页
        2.3.2 完整性检测第22-23页
        2.3.3 虚拟机检测第23页
        2.3.4 启发式检测第23-24页
            2.3.4.1 静态启发式检测第23-24页
            2.3.4.2 动态启发式检测第24页
        2.3.5 主动防御第24-25页
        2.3.6 行为检测第25页
        2.3.7 几类检测技术的对比第25-26页
    2.4 恶意代码反检测技术第26-29页
        2.4.1 加壳技术第27页
        2.4.2 加密技术第27页
        2.4.3 多态技术第27-28页
        2.4.4 变形技术第28页
        2.4.5 几种反检测技术的对比第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第三章 亲缘性特征提取方法第31-58页
    3.1 MAS定义第31页
    3.2 MAS的原理第31-32页
    3.3 MAS方法第32-56页
        3.3.1 MAS方法概述第32-34页
        3.3.2 PE文件分析过程第34-45页
            3.3.2.1 MS-DOS头部第35-36页
            3.3.2.2 PE文件头第36-40页
            3.3.2.3 区块表第40-41页
            3.3.2.4 输入表第41-45页
        3.3.3 脱壳第45-50页
            3.3.3.1 壳分析第45-49页
            3.3.3.2 脱壳过程第49-50页
        3.3.4 获取系统API函数集合第50-54页
        3.3.5 获取相似代码特征第54-56页
        3.3.6 MAS特征整合第56页
    3.4 本章小结第56-58页
第四章 MAS检测技术第58-69页
    4.1 MAS检测技术原理第58页
    4.2 检测引擎的设计需求第58-59页
    4.3 MAS检测引擎设计与实现第59-67页
        4.3.1 检测引擎概述第59页
        4.3.2 MAS特征库设计第59-62页
            4.3.2.1 特征库文件总体结构第60-61页
            4.3.2.2 特征库文件的文件头第61页
            4.3.2.3 一类恶意代码的MAS特征第61-62页
        4.3.3 关于壳第62-64页
            4.3.3.1 壳判断第63-64页
            4.3.3.2 脱壳第64页
        4.3.4 类MAS特征提取第64-66页
        4.3.5 特征匹配第66-67页
        4.3.6 结果返回第67页
    4.4 本章小结第67-69页
第五章 实验及结果分析第69-82页
    5.1 实验概述第69-70页
    5.2 实验过程第70-80页
        5.2.1 实验目的第70-71页
        5.2.2 实验设计第71-73页
        5.2.3 实验结果及分析第73-80页
            5.2.3.1 MAS检测实验第73-76页
            5.2.3.2 对比实验第76-80页
            5.2.3.3 结果分析第80页
    5.3 本章小结第80-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 全文总结第82-83页
    6.2 后续工作第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页
攻硕期间取得的研究成果第89-90页

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