结构化指纹在恶意代码变种分析中的应用

"基于结构化指纹的恶意代码变种分析.pdf" 本文主要探讨了一种创新的静态分析模型，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。在当前的网络安全环境中，恶意代码的变种分析是一项至关重要的任务，因为恶意软件开发者经常使用混淆技术来逃避检测。该模型的提出旨在解决这一挑战。 首先，文章指出结构化指纹是一种有效的特征表示方法，它能够捕捉恶意代码的关键结构信息，即使代码经过了变形或混淆处理。这种指纹特征包括但不限于函数布局、控制流图（CFG）的结构以及调用关系图（CG）的特性。通过对比分析这些结构化指纹，可以揭示恶意代码与变种之间的差异。 在分析过程中，模型首先提取恶意代码和其变种的结构化指纹，然后在调用图和控制流图两个层次上进行同构比较。调用图反映了程序中函数间的调用关系，而控制流图则描绘了程序执行的可能路径。通过这两个层面的比较，可以定位到发生改变的函数和基本块，这些通常是恶意代码变种发生变化的关键区域。 为了增强模型的抗混淆能力，文章提到采用了结构化特征和素数乘积等技术。这些技术能够识别并处理那些经过变形但仍保持功能等价的代码段。素数乘积方法可能涉及将代码段的某些属性与素数关联，以识别其不变的本质特征，即使这些特征在表面形式上已经改变。 此外，文章介绍了研究背景，提及了该工作是由2003年863计划资助的项目。作者团队包括三位研究人员，他们都在网络安全领域有深入研究。论文详细阐述了他们的方法，并提供了实验结果以证明该模型的有效性。 关键词：恶意代码、变种分析、结构化指纹、静态分析。这些关键词表明，该研究专注于恶意软件分析的新技术，特别是针对代码变异的挑战，以及如何通过静态分析手段提高检测和分析的效率。 总结起来，这篇论文提供了一种新颖的静态分析策略，它能够帮助逆向工程师更有效地应对恶意代码变种的挑战，通过结构化指纹的对比，实现对恶意代码行为的深度理解和检测。这一技术对于提升反恶意软件工具的性能和抵御不断演变的威胁具有重要意义。