Windows内核中的Native API短序列检测策略

"这篇论文研究了如何提升基于Windows操作系统的入侵防御系统的性能，特别是通过引入嵌入式汇编语言优化对Windows Native API的监控。研究将数据集划分为变长序列模式，运用粗糙集理论进行简约，构建了一个针对sendmail调用序列检测的防御模型。实验结果显示，该模型的检测率高达96.08%，误报率降低至1.93%，在检测率、实时性和智能性方面表现出色。" 正文： 主机入侵防御系统（HIPS）是应对日益严重的网络安全威胁的重要工具，尤其在Windows操作系统环境下，由于许多安全技术未能深入系统内核，导致防御效果受限。HIPS能够检测和阻止未知攻击，增强了系统的安全性。文献中的研究主要关注Windows Native API，这是因为在Windows系统中，Win32应用程序通过动态链接库调用Native API，从而影响系统行为。 论文提出了一种新颖的策略，通过嵌入式汇编语言简化对Windows Native API的监控，以提高检测效率和实时性。这一方法的核心是将原始数据集分解成一组基本且相对独立的变长序列模式。这样做可以更精确地捕捉到程序行为的特征，同时减少了处理复杂数据的负担。 粗糙集理论在此过程中发挥了关键作用，它用于对不同长度的序列集进行简约，创建一个规模较小但仍然有效的正常行为模型。这种模型能够在保持较高检测率的同时，减少误报率。具体来说，对于sendmail调用序列的检测，模型表现出了96.08%的检测率和仅1.93%的误报率，这表明模型的准确性相当高。 过去的文献中，尽管已有研究尝试利用系统调用短序列进行入侵检测，但它们在检测某些特定攻击行为时可能效果不佳，或者因为处理大量冗余信息而导致效率降低。相比之下，本研究提出的快速变长序列模式搜索算法在分类和简约过程中更为高效，因此在检测速度和实时性上有所提升。 此外，论文还对比了其他检测方法，如基于反馈的自动调整检测系统和基于BP神经网络的检测系统，这些方法通过并行计算提高了检测速度。尽管这些方法也有其优点，但本研究的方法在性能上更具优势，特别是在智能性方面，能够更好地适应不断变化的网络环境。 总结来说，这篇论文贡献了一种创新的Windows Native API监控和入侵检测策略，通过结合嵌入式汇编语言和粗糙集理论，提高了检测效率和准确性，降低了误报率，为Windows操作系统的安全防护提供了新的思路。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法扩展到更广泛的系统调用序列和应用场景中，以增强整体的网络安全防御能力。