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恶意软件行为分析的自动化

I目录

■CONTENTS

第一部分恶意软件行为特征提取与分类2

第二部分自动化行为分析引擎的设计4

第三部分实时监视与常检测技术7

第四部分威胁情报与关联分析运用9

第五部分沙箱与虚拟化技术的集成II

第六部分基于机器学习的自动化检测模型14

第七部分可疑行为的自动取证与响应17

第八部分恶意软件行为分析的工具与平台19

第一部分恶意软件行为特征提取与分类

恶意软件行为特征提取与分类

恶意软件的行为特征是识别和分类恶意软件的关键要素。本文介绍了

提取和分类恶意软件行为特征的自动化方法。

特征提取

恶意软件的行为特征提取涉及从恶意软件样本的执行环境中收集有

关其行为的信息。自动化特征提取技术包括：

*系统调用跟踪：监视恶意软件与操作系统之间的系统调用交互，提

取有关文件系统操作、进程管理和网络活动的信息。

*网络流量分析：分析恶意软件的网络流量模式，提取有关通信协议、

目标主机和数据包内容的信息。

*内存分析：检查恶意软件在执行期间的内存状态，提取有关加载的

模块、注册表操作加恶意代码注入的信息。

*常处理：监控恶意软件在执行期间的常处理机制，识别可疑行

为，例如非典型常处理或错误处理。

特征分类

提取的恶意软件行为特征需要分类以识别其含义和恶意意图。自动化

特征分类技术包括：

*规则匹配：使用预定义的规则集将特征与已知的恶意行为模式匹配,

例如恶意文件访问、可疑网络通信或常常处理。

*机器学习：利用机器学习算法（例如支持向量机或决策树）对特征

进行训练，创建分类模型以识别恶意行为模式。

*聚类分析：将特征分组到代表不同恶意行为类型的簇中，使用距离

度量或相似性度量来确定簇成员资格。

提取和分类的优势

自动化恶意软件行为特征提取和分类提供了以下优势：

*提高效率：消除手动分析的繁琐和耗时过程，实现大规模恶意软件

分析。

*提高准确性：利用规则匹配和机器学习算法的逻辑和统计模型，确

保准确识别和分类恶意行为。

*适应性：定期更新规则集和训练分类模型，适应不断变化的恶意软

件威胁格局。

*增强可扩展性：自动化流程允许在大量恶意软件样本上快速分析和

分类，满足安全运营中心和恶意软件分析人员的需求。

应用场景

恶意软件行为特征提取和分类的自动化在以下场景中具广泛的应

用：

*恶意软件检测：识别和分类恶意软件样本，将其从良性文件和应用

程序中分离出来。

*威胁情报：收集和分析恶意软件行为模式，了解攻击趋势和新兴威

胁。

*事件响应：在安全事件发生后，快速识别和分类恶意活动，以便采

取适当的补救措施。

*网络安全研究：探索和理解恶意软件的行为，改进检测和防御机制。

结论

恶意软件行为特征提取和分类的自动化对于效识别和分类恶意软

件至关重要。利用系统调用跟踪、网络流量分析、内存分析和异常处

理等技术进行特征提取，以及规则匹配、机器学习和聚类分析等分类

技术，可以实现高效、准确和可扩展的恶意软件分析。这对于维护网

络安全和及时应对恶意攻击至关重要。

第二部分自动化行为分析引擎的设计

关键词关键要点

基于特征的自动化行为分析

1.提取恶意软件二进制文件和内存中的特征，如字符串、

API调用和系统调用。

2.利用机器学习算法，洛提取的特征与已知的恶意行为模

式进行匹配。

3.建立一个知识库，存储各种已知恶意行为的特征签名，

并不断更新以应对新