文档介绍：该【恶意文档攻击检测技术研究的综述报告 】是由【niuwk】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【恶意文档攻击检测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。恶意文档攻击检测技术研究的综述报告恶意文档攻击是指攻击者通过植入有害代码的文档,使用户在浏览或打开该文档时受到攻击。恶意文档攻击已经成为现代网络攻击中最为常见和危险的攻击形式之一,因此,恶意文档攻击检测技术的研究对于保障网络安全至关重要。恶意文档攻击的类型主要包括:文档利用漏洞攻击、宏病毒攻击和恶意文档可以执行(MDE)攻击等。文档利用漏洞攻击是攻击者利用文档中的漏洞或者错误来获取系统权限或者执行代码。宏病毒攻击是攻击者在文档中插入恶意宏代码,从而直接影响用户的系统。MDE攻击是一种相对较新的技术,可以在不依赖漏洞和宏的情况下攻击用户的系统。为了检测恶意文档攻击,研究者们提出了多种基于特征的检测方法。其中,静态特征包括:文档结构、元素属性、VBA脚本、代码序列、预定义字符串等等;动态特征包括:代码执行路径、API调用序列、各类环境变量以及任一个被恶意文档或者码的影响等等。基于特征的检测方法可以通过对特征进行判定,识别出恶意文档,并给出相应的反应。基于特征的检测方法具有较高的准确性和可靠性,但它们的实际效果也受到恶意代码获取特征数据的直接影响。随着恶意程序变得越来越复杂,基于特征的检测技术对于恶意文档攻击的检测效果也有限。因此,研究者们提出了一些深度学****相关的检测方法。例如,N)和循环神经网络(RNN)等深度学****模型,实现了恶意文档攻击检测。深度学****技术可以通过对大量文档的学****来对未知文档进行分类,避免了基于特征的检测方法所面临的一些问题。总的来说,恶意文档攻击检测技术的研究存在多种方法和技术。虽然基于特征的检测方法具有较高的准确性和可靠性,但随着攻击方式的变化和恶意代码变得越来复杂,基于特征的方法存在一定的局限性。深度学****等新技术的出现不仅可以提高检测的准确率,还可以逐步发展智能化网络安全防护。对未来研究而言,相信网络犯罪团伙的利益和进攻意图不会有所衰减,因此,恶意文档攻击的检测技术研究仍将在未来持续进行。