动静结合的网络恶意代码检测技术与N-A Detecting防御系统

"动静结合的网络恶意代码检测技术研究" 这篇研究论文主要探讨了一种创新的网络恶意代码检测技术，旨在解决互联网服务器遭受的利用未知漏洞的攻击问题。论文指出，由于攻击手段的快速演变，传统的防御技术往往滞后于攻击行为，无法及时有效地防御。为了解决这个问题，研究人员提出了一个动静结合的网络数据检测方法。 首先，该方法在静态分析的基础上进行了优化。静态分析是通过对代码的无执行状态进行分析，识别潜在的恶意行为，而优化后的静态检测算法可能包括更深入的指令解析、字符串分析和模式匹配，以提高对未知恶意代码的识别能力。 其次，论文引入了动态模拟运行的检测方式。动态分析是在模拟环境中运行代码，观察其行为来判断是否恶意。这种方法可以捕捉到静态分析中难以发现的动态行为特征，如网络通信、文件操作和系统调用等。动态分析与静态分析相结合，可以弥补两者之间的不足，提高整体的检测准确性和覆盖率。 通过动静结合的双重检测，论文提出的方案能够在代码实际执行前检测其恶意性，从而在防御系统层面实现快速自动化更新策略，缩短了策略更新时间，提升了防御效果。这种快速响应机制对于抵御不断变化的网络威胁至关重要。 为了验证这一技术的有效性，研究团队实现了一个名为N-A detecting的网络数据检测防御系统。实验结果表明，N-A detecting系统能够有效地防范针对网络程序的恶意代码攻击，显示出其在实际应用中的潜力和价值。 关键词涵盖了恶意代码、数据检测、静态分析、动态运行和网络数据，这表明论文的研究焦点在于如何综合运用这些技术来提升网络安全防护水平。中图分类号和文献标志码则标明了论文属于计算机网络安全领域的学术研究成果。 这篇论文提出了一种新颖的网络恶意代码检测策略，它结合了静态和动态分析的优点，以增强对未知威胁的检测能力和防御系统的响应速度，对于当前网络安全领域具有重要的理论和实践意义。