基于YARA的Java内存马全方位检测策略

本文档《基于YARA的Java内存马检测方案设计.pdf》主要探讨了在日益复杂的网络安全环境中，Java内存马作为一种内存驻留的恶意软件，因其隐蔽性强、易于传播和利用Java高级特性实施复杂攻击，对网络安全构成了严重威胁。作者刘向伟、张晓娇和宋金金针对这一问题，提出了一种基于YARA的检测策略。 YARA是一种强大的字符串匹配工具，被广泛用于恶意软件分析。该方案的核心思想是通过在Java虚拟机（JVM）中注入Agent，将潜在的高风险代码片段识别并导出到内存中，然后利用YARA规则库对这些代码进行实时检测。这种方法的优势在于它能够在内存中直接查找恶意模式，而非依赖于文件系统，从而提高检测效率并降低因文件操作带来的性能开销。 在方案设计阶段，作者进行了详尽的需求分析，旨在实现以下目标：首先，方案需要具备实际应用的落地性，能够应对各种类型的Java内存马和攻击途径；其次，误报率需尽可能低，甚至追求零误报，以确保检测的准确性；再次，考虑到资源占用，方案需要轻量级，不对系统性能产生显著影响；最后，面对不断演变的攻击手段，方案需具备一定的可扩展性，以便应对未来可能出现的新威胁。 作者详细剖析了Java内存马的种类和攻击路径，优化了内存提取的技术，选择了高效的判定体系，从而构建了一个既全面又高效的检测流程。实验结果显示，基于YARA的Java内存马检测方案在实际应用中表现出较高的检测精度和较低的误报率，为保障网络安全提供了一种有效的解决方案。 这篇论文深入研究了Java内存马的检测挑战，并提出了一种创新的检测技术，对于网络安全领域的研究人员和防御者来说，具有很高的实用价值和理论参考意义。