力软7.0：静态与动态检测技术详解——2009全国大学生信息安全竞赛获奖作品

本文档是一份关于“静态检测技术和动态检测技术在learun 力软7.0 安装教程手册中的应用”以及“2009年全国大学生信息安全竞赛获奖作品”的详细解读。该手册主要涉及以下几个关键技术点： 1. 静态检测技术： - 防溢出技术：通过分析PE文件格式，找到代码段的相对地址偏移量，预防因溢出导致的安全问题，如缓冲区溢出。 - 远程进程DLL插入：借助DLL注入技术，将自定义DLL插入目标进程，以便进行API Hook操作，对目标程序的行为进行监控和控制。 - API/变量地址映射：将本进程的API和变量地址映射到远程进程，支持远程函数调用，增强动态分析能力。 - 底层API检测：针对常规API Hook无法触及的潜在威胁，通过修改机器指令进行底层API检测。 - 指令分析安全缓冲区长度计算：通过分析函数结束时的机器指令来确定安全缓冲区长度，防止溢出攻击。 2. 动态检测技术： - 原始文件自动保存：在执行动态检测时，系统会自动备份原始文件，以备后续分析。 - API Hook技术：使用Detours库对API函数进行拦截，对异常行为进行实时监控。 - BP-PSO联合检测：采用粒子群优化（PSO）算法优化BP神经网络，提升检测精度和效率。 - 数据库技术：利用数据库技术提升编码效率和存取速度，以适应实时检测需求。 3. 实验与结果： - 对常见的字符串处理函数（如strcpy等）实现了有效检测，避免了缓冲区溢出，保护了程序安全。 - 能够识别正常程序和异常行为，提供完整特征模式序列。 - 能获取系统进程、端口和PE文件信息，显示系统的全面监控能力。 4. 创新点总结： - 开发了一种基于API Hook、DLL注入和木马技术的系统，对异常程序进行静态监控和动态调用分析。 - 利用未公开API实现进程与端口的关联，打破Windows对端口访问的限制，增强了威胁识别能力。 - 将粒子群算法与神经网络结合，提高了对未知异常程序的识别水平，提升了防护效果。 此外，文档还提到了2009年全国大学生信息安全竞赛的背景、组织机构、流程以及获奖作品的相关信息，展示了竞赛的目的、参与学校以及评审机制。该竞赛旨在提升大学生的信息安全技能，推动教学改革，以及加强团队协作精神。参赛作品体现了创新意识和技术实践的结合，是信息安全领域的优秀成果展示。