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文档介绍:该【恶意代码行为自动分析若干关键技术研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【恶意代码行为自动分析若干关键技术研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。恶意代码行为自动分析若干关键技术研究的综述报告恶意代码是指攻击者用来攻击特定软件或系统的程序代码,它可以利用计算机网络、操作系统漏洞、应用程序漏洞等技术手段,获取非法的利益或者实施破坏行为。随着恶意代码的不断演变,其攻击手段和手法也越来越复杂多样,给企业和用户的信息安全带来了非常大的威胁。因此,恶意代码行为自动分析技术研究也越来越受到广泛关注。恶意代码行为自动分析技术是指通过对恶意代码进行动态分析,从而识别、分类和防范恶意代码的一种技术。恶意代码行为自动分析技术的核心是动态分析,即通过模拟程序在运行时的行为进行深度的分析,获取其行为特点,从而发现可能的潜在威胁。恶意代码行为自动分析技术主要包括以下几个方面:。其主要特点是提供真实的软件运行环境,可以获取完整的软件行为数据,并且具有强大的分析能力。目前常用的动态分析平台技术主要有Cuckoo、DRAKVUF等,它们能够自动运行恶意代码并提供可视化的分析报告,较大提高了分析效率和准确性。,发现其不正常的行为特点,从而对其进行识别和分类的一种技术。其主要特点是能够通过对代码的运行进行深层次的识别和分析,找到不符合正常行为规范的行为特征,从而发现潜在的恶意威胁。目前常用的行为识别技术主要包括行为模拟、API调用统计、代码反编译等技术。,从而及时发现和阻止恶意代码的攻击行为。其主要特点是具有实时性和高精准度,能够及时发现并拦截恶意代码的攻击行为。目前常用的恶意代码监测技术主要包括监测工具、引擎技术、探针技术等。,寻找其中存在的模式和规律,并建立相应的模型,从而预测和发现其中存在的威胁行为。其主要特点是具有自适应性和高效性,能够自动发现和分析数据中的异常行为。目前常用的数据挖掘与分析技术主要包括分类算法、聚类算法、数据预处理等技术。总体来说,恶意代码行为自动分析技术研究包含了多个方面的技术,需要综合运用多种技术手段和方法,才能达到较好的分析效果。随着恶意代码攻击的不断演变,恶意代码行为自动分析技术也需要不断地进行进一步研究和深入应用,以更好地保障用户和企业的信息安全。

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