抗混淆对象语义恶意代码检测技术

"基于对象语义的恶意代码检测方法，通过动态监控和系统调用解析，构建对象状态变迁图，抗混淆处理，实现高效检测恶意代码变种。" 本文研究了一种创新的恶意代码检测方法，旨在应对恶意代码变种带来的信息安全威胁。恶意代码变种通过各种混淆技术，如代码重排和垃圾系统调用，使得传统检测方法难以识别。该方法的核心在于结合动态监控和系统调用分析，以对象语义为线索，来关联和理解代码行为。 首先，该方法通过动态监控程序执行过程，记录系统调用及其参数，这些调用反映了程序对系统对象的操作。系统对象可以是文件、注册表项、网络连接等，它们是恶意代码实施破坏的关键载体。通过解析这些调用，可以识别出对象的创建、修改、删除等操作。 接下来，将不同操作关联到同一对象，形成一个对象状态变迁图。这个图直观地展示了对象在程序执行中的变化过程，有助于揭示恶意代码的行为模式。例如，一个恶意文件可能在创建后立即写入恶意数据，然后尝试隐藏自身或传播到其他位置。 为了增强对混淆技术的抵抗力，研究者对状态变迁图进行了抗混淆处理。这一步可能包括去除无用的、非关键的系统调用，或者使用语义分析来恢复被重排的代码逻辑。处理后的图能够更好地反映恶意代码的本质特征，减少干扰因素的影响。 最后，基于抗混淆处理后的对象状态变迁图，研究人员构建了恶意代码的行为特征图。这些特征是检测未知代码的基础，可以用于训练检测模型或直接对比新样本，判断其是否具有恶意行为。实验结果显示，这种方法在抵抗混淆技术干扰的同时，保持了较低的误报率，对于检测恶意代码变种有显著效果。 关键词：恶意代码检测，系统对象，抗混淆，语义，状态变迁图 这项研究对信息安全领域具有重要意义，它提供了一种更为精确和抗干扰的恶意代码检测手段，有助于提升整体的信息安全防护能力。未来的研究可以进一步优化抗混淆策略，提升检测效率，并探索如何将这种方法与其他防御技术结合，构建更全面的安全防护体系。