计算机犯罪取证分析：恶意软件基础

"这是一份关于计算机犯罪取证的课件，内容主要源自英文教材《Forensic Discovery》，由中国人民大学系统与信息安全研究实验室的石文昌博士/教授/博导主讲。课件涵盖了第六章——恶意软件分析基础，详细介绍了分析程序行为的各种方法，包括如何规避运行可能有害程序的风险，通过系统调用拦截、库函数监控以及逆向工程和静态分析来监测程序行为。同时，也探讨了针对程序行为分析的反制措施。" 在计算机犯罪取证过程中，恶意软件分析是至关重要的一个环节。分析程序行为的方法分为静态分析和动态分析两种主要类型。 静态分析是在不实际执行程序的情况下对其行为进行研究。这种方法包括使用反汇编器将二进制代码转换为汇编语言，以便理解其基本操作；使用反编译器尝试恢复原始的高级语言代码，尽管这通常不完全准确；以及利用源代码分析工具来检测潜在的恶意活动，如病毒或木马的隐藏行为。此外，还有其他多种工具和技术用于静态分析，帮助安全专家在不启动程序的情况下获取尽可能多的信息。 动态分析则是在程序实际运行时进行的，以观察其在真实环境中的行为。这包括使用调试器跟踪代码执行，功能调用追踪器记录程序调用的函数，机器模拟器模拟程序在不同平台上的行为，逻辑分析器用于检查程序内部的逻辑流程，网络嗅探器监控网络通信，以及黑盒分析，关注外部输入、输出和它们的时间关系。这些方法可以揭示程序在运行时如何与系统和其他组件交互，以及是否触发可疑行为。 在面对可能的恶意程序时，动态分析能够提供实时的观察结果，而静态分析则能提供更深入的代码层面的理解。然而，这两种方法都有其局限性，例如静态分析可能无法完全揭示所有隐藏行为，而动态分析可能会触发潜在的恶意活动。因此，实际的取证工作中往往需要结合使用这两种方法，并采取相应的反制措施，以防止被分析的程序自我保护或破坏证据。 通过对程序行为的深入理解和分析，计算机取证专家能够识别并追踪恶意活动，从而帮助法律机构在打击网络犯罪中找到关键证据。这份课件为学习者提供了全面的理论知识和实践技巧，有助于提升在这一领域的能力。