提升恶意代码检测效率：基于敏感点的动静态分析方法

本文献研究的主要焦点是"基于敏感点覆盖的恶意代码检测方法"，旨在提升恶意软件及其变异体的检测效率和准确性。该方法采用动静态结合的方式，首先通过静态分析技术，精确识别出包含敏感恶意行为的关键点（敏感点）以及可能引发恶意行为的路径（敏感路径）。这些敏感点和路径通常是恶意代码执行中的关键环节，能反映其潜在的危害。 静态分析阶段，研究人员利用代码分析工具解析程序，找出那些执行特定操作或访问特殊资源的行为，这些行为被认为是敏感的，因为它们可能关联到恶意代码的功能。然后，将动态符号执行技术引入进来，这种方法允许在不实际运行代码的情况下模拟其执行过程。通过这种方式，可以对敏感路径进行深度分析，收集系统的函数调用信息，生成系统函数调用图，这是一种图形化的表示形式，能够清晰地展示出代码执行时的控制流和函数调用关系。 系统函数调用图是提取恶意代码行为语义的重要手段，它捕捉了恶意代码如何与其他系统组件交互的信息，这对于理解代码的实际功能和行为至关重要。提取出的特征图包含了代码执行的关键模式和异常行为，这些特征可以作为后续恶意代码检测的依据。 最后，论文提出了一种特征图匹配的检测机制，通过对新样本的特征图与预先构建的恶意代码特征图库进行比对，来判断新样本是否具有恶意。这种方法的优势在于能够处理代码变异，因为即使恶意代码有所修改，其核心功能和行为特征可能会保持一致。 实验结果表明，这种基于敏感点覆盖的恶意代码检测方法在提高分析效率和检测识别率方面取得了显著效果。通过结合静态分析和动态分析的优势，该方法有效地减少了误报和漏报，从而提高了恶意代码检测的精度和可靠性。 论文的作者们分别来自数学工程与先进计算国家重点实验室和洛阳外国语学院的语言工程系，他们的研究领域涵盖了网络安全、计算复杂性理论和网络信息安全，这表明了他们在该领域的深厚背景和专业能力。 这篇论文不仅提出了一个实用的恶意代码检测技术，还强调了在实际应用中如何有效地结合静态和动态分析方法，以及如何通过敏感点覆盖策略来提高恶意代码检测的效率和准确度。这对于保护网络安全具有重要的理论和实践价值。