静态分析模型：恶意代码变种的结构化指纹分析

"基于结构化指纹的恶意代码变种分析* (2008年)" 是一篇关于网络安全的论文，由魏强、金然和王清贤撰写，发表于2008年，受到了国家“863”计划资助项目的支持。文章的主要贡献是一种静态分析模型，该模型利用结构化指纹技术来辅助逆向工程师分析恶意代码及其变种。 这篇论文的核心在于介绍了一种创新的静态分析方法，其目标是提高对恶意代码变种的检测和分析效率。作者们提出，通过对恶意代码及其变种提取结构化的指纹特征，可以在调用图和控制流图这两个层次上进行同构比较。这种方法允许识别出在功能上保持不变但形式上经过混淆处理的代码，即使它们的外观可能已经发生了显著变化。 在分析过程中，首先提取恶意代码的结构化指纹，这些特征包括但不限于代码的布局、函数调用关系和控制流模式。然后，通过对比两个文件的结构化指纹，可以找出在变种中发生变化的函数和基本块。这种方法有助于逆向工程师快速定位恶意代码的差异，以便进行深入的分析。 为了增强分析模型的鲁棒性，作者们还引入了素数乘积等数学技术，这些技术能够抵抗常见的代码混淆手段，确保即使经过变形的代码也能被正确识别为等价的。这在面对恶意软件开发者使用的各种混淆技术时显得尤为重要，因为这些技术通常是为了逃避传统的签名匹配和行为分析。 论文中提到的结构化指纹方法不仅提高了分析的精确性，还降低了分析的复杂度。通过这种方法，逆向工程师可以更有效地追踪恶意代码的演变，从而更好地理解和抵御新的威胁。 这篇论文提供了一个有效的工具和技术，有助于网络安全领域的专业人士更好地理解和应对恶意代码的动态变化。它强调了静态分析的重要性，并为未来的恶意代码分析研究提供了有价值的理论基础和技术参考。