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王俊峰 等 著

图书标签:

• 恶意软件
• 恶意代码
• 安全分析
• 逆向工程
• 病毒学
• 威胁情报
• 检测技术
• 沙箱
• 动态分析
• 静态分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030513007

版次：01

商品编码：12160240

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-03-01

页数：312

正文语种：中文

内容简介

伴随恶意代码种类和数量的不断增加，对恶意代码分析方法提出更高要求，在传统的特征码检测方法与启发式检测方法存在样本分析成本过高、无法有效检测未知恶意软件等问题；新型基于机器学习的恶意软件检测方法能够提高分析效率以及改善未知恶意软件检测性能，但存在软件特征语义信息不明显、特征数量庞大以及检测模型过度依赖训练样本等缺点。另一方面，对于感染后宿主软件中恶意注入代码的局部识别方面，现有技术有较高的恶意代码分析成本，且无法对未知感染的结果进行有效识别。本文重点以各类操作系统可执行代码为研究对象，提出的新方法能够在一定程度上解决恶意代码分析中所需要的通用化要求，为降低恶意代码分析成本、提高分析效率以及应对未知恶意代码提供新的解决方案。

目录

《信息科学技术学术著作丛书》序
前言

第1章 二进制可执行文件简介
1.1 Windows PE文件
1.1.1 PE文件结构
1.1.2 PE文件头结构
1.1.3 PE导入表
1.1.4 PE资源表
1.1.5 PE地址变换
1.1.6 PE重定位机制
1.1.7 PE文件变形机制
1.2 Linux ELF文件
1.2.1 ELF结构
1.2.2 ELF头结构
1.2.3 ELF节区
1.2.4 ELF字符串表
1.2.5 ELF符号表
1.2.6 ELF重定位机制
1.2.7 ELF动态链接机制
1.3 Android DEX文件
1.3.1 Android系统结构
1.3.2 Android DEX结构
1.3.3 Android ODEX结构
1.3.4 Android权限机制
参考文献

第2章 恶意软件检测基础
2.1 恶意软件抽象理论
2.2 机器学习基础
2.2.1 机器学习简介
2.2.2 分类算法
2.2.3 集成学习
2.2.4 特征选择与特征提取
2.2.5 性能评价
2.2.6 WEKA简介
2.3 本章小结
参考文献

第3章 加壳技术研究
3.1 引言
3.2 加壳原理
3.2.1 ELF文件的加载过程
3.2.2 加壳的方式
3.2.3 用户空间下加载器的设计
3.3 反跟踪技术
3.3.1 反调试技术
3.3.2 代码混淆技术
3.3.3 抗反汇编技术
3.4 本章小结
参考文献

第4章 加壳检测研究
4.1 引言
4.2 加壳检测常用方法
4.2.1 研究现状
4.2.2 常用方法归纳
4.3 基于机器学习的加壳检测框架
4.4 PE文件加壳检测
4.4.1 PE文件特征提取
4.4.2 PE加壳检测实验及分析
4.5 ELF文件加壳检测
4.5.1 ELF文件特征提取
4.5.2 ELF加壳检测实验及分析
4.6 本章小结
参考文献

第5章 基于函数调用图签名的恶意软件检测方法
5.1 引言
5.2 相关工作
5.3 定义
……

第6章 基于挖掘格式信息的恶意软件检测方法
第7章 基于控制流结构体的恶意软件检测方法
第8章 基于控制流图特征的恶意软件检测方法
第9章 软件局部恶意代码识别研究
第10章 基于多视集成学习的恶意软件检测方法
第11章 基于动态变长Native API序列的恶意软件检测方法
第12章 基于多特征的移动设备恶意代码检测方法
第13章 基于实际使用的权限组合与系统API的恶意软件检测方法
第14章 基于敏感权限及其函数调用图的恶意软件检测方法
第15章 基于频繁子图挖掘的异常入侵检测新方法

《数据洞察：从海量信息中提炼价值》 在这信息爆炸的时代，我们每天都被淹没在海量的数据洪流之中。从社交媒体的互动到科学研究的发现，从商业交易的记录到个人设备的日志，数据的体量以前所未有的速度增长。然而，数据的价值并非显而易见，它们往往隐藏在复杂的结构、噪声的干扰和海量的冗余之中。如何从这片看似杂乱无章的海洋中精准地捕捞出有用的信息，发现事物发展的规律，做出更明智的决策，是每一个在现代社会中前行的人所面临的挑战。 《数据洞察：从海量信息中提炼价值》并非一本技术手册，它是一次关于如何理解、处理和利用数据以获得深刻洞察的探索之旅。本书旨在帮助读者建立一套系统性的思维框架，掌握一套实用且具有前瞻性的方法论，从而能够自信地驾驭数据，将其转化为有意义的知识和 actionable 的见解。我们并非致力于教授深奥的编程语言或复杂的算法模型，而是聚焦于数据分析的核心理念、关键步骤和落地应用，让你能够无论身处何种行业，面对何种场景，都能有效地从数据中挖掘出宝藏。 本书的开篇，我们将一同审视“数据”本身。数据是什么？它以何种形式存在？我们为何需要关注它？我们将从宏观角度出发，理解数据在当今社会扮演的角色，以及其背后驱动的变革力量。从大数据时代的概念解读，到不同类型数据的特性剖析，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，我们会一一展开。同时，本书将强调数据质量的重要性，因为“垃圾进，垃圾出”的道理在数据分析领域同样适用。我们将探讨如何识别数据中的偏差、缺失和错误，并初步了解数据清洗和预处理的基本原则，为后续的深入分析奠定坚实的基础。 接着，我们将进入本书的核心部分：洞察的生成过程。这并非一个简单的线性流程，而是一个迭代往复、不断优化的过程。我们将从问题的定义开始。任何有意义的数据分析都始于一个清晰、明确的问题。本书将指导读者如何从模糊的需求中提炼出可量化、可回答的数据问题。接着，我们将探讨数据采集与整合。了解数据的来源，学习如何从不同的数据源中高效地收集信息，并将其整合到一个统一的分析环境中。这可能涉及到数据库的查询、API的调用，甚至是网页数据的抓取，但重点在于如何以一种系统的方式获得所需的数据。 一旦数据在手，探索性数据分析（EDA）便成为关键一步。EDA是数据分析的“侦察兵”，它帮助我们初步了解数据的分布、识别潜在的模式、发现异常值，并形成初步的假设。本书将介绍多种常用的EDA技术，包括但不限于： 数据可视化：图表是数据的语言。我们将深入探讨如何选择最合适的图表类型来呈现数据，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，并通过直观的图形来揭示隐藏在数字背后的故事。本书将强调可视化不仅是为了美观，更是为了快速传递信息和引发思考。 描述性统计：均值、中位数、方差、标准差等统计量能够为我们提供数据的基本概况。我们将学习如何解释这些统计量，并理解它们在数据分析中的作用。 相关性分析：探索不同变量之间的关系，了解它们是如何相互影响的。我们将介绍相关系数的概念，并学习如何利用它来发现潜在的联系。 模式识别：通过观察数据的分布和趋势，初步识别出可能存在的规律或异常。 在EDA的基础上，我们将进一步深入到数据建模与分析。本书将区分不同类型的分析方法，并提供相应的应用场景。 描述性分析：回答“发生了什么？”。这是最基础的分析层次，通过对历史数据的汇总和呈现，了解过去的表现。 诊断性分析：回答“为什么会发生？”。这一层次的分析旨在找出事件发生的原因，通过钻取、切片、溯源等方法，探究问题的根源。 预测性分析：回答“将来会发生什么？”。利用历史数据和统计模型，预测未来的趋势和结果。本书将介绍几种常见的预测模型，如线性回归、时间序列分析等，并讲解它们的基本原理和应用。 规范性分析：回答“我们应该怎么做？”。这是最高层次的分析，它不仅预测未来，还为决策提供建议，帮助我们优化流程、规避风险、抓住机遇。 本书不会过分强调数学公式的推导，而是侧重于理解模型的逻辑、参数的含义以及结果的解读。我们将介绍一些常用的分析工具和技术，如维度约减（PCA）、聚类分析（K-means）、分类算法（逻辑回归、决策树）等，并阐述它们如何帮助我们从高维数据中提取关键信息，发现相似的群体，或将数据划分到不同的类别。 除了技术层面的方法，数据伦理与责任也是本书不可或缺的一部分。在数据日益渗透到我们生活的方方面面之际，了解数据隐私保护的重要性、避免数据偏见带来的不公、以及如何负责任地使用数据，是每一位数据使用者必须具备的素养。本书将探讨相关议题，引导读者思考在数据分析过程中可能面临的伦理困境，并提供一些指导原则。 最后，本书将回归到洞察的转化与沟通。再深刻的分析，如果不能有效地传达给需要的人，其价值将大打折扣。我们将探讨如何将复杂的分析结果转化为清晰、简洁、易于理解的报告和演示。这包括如何构建引人入胜的故事，如何利用可视化手段来增强说服力，以及如何针对不同的受众调整沟通策略。本书强调，优秀的数据洞察不仅在于分析本身，更在于其能否驱动行动和创造价值。 《数据洞察：从海量信息中提炼价值》是一本面向广泛读者的书籍，无论你是商业分析师、市场营销人员、产品经理、还是对数据充满好奇心的学生或研究人员，本书都能为你提供宝贵的启示和实用的工具。我们希望通过这本书，能够点燃你从数据中发现真相、驱动创新的热情，让你在信息时代里，能够更加从容自信地驾驭数据，创造属于你的价值。本书的每一章节都力求以最清晰易懂的方式，展现数据分析的魅力与力量，让你在阅读过程中，不仅学到知识，更能体验到数据带来的思维升级和视野拓展。

评分☆☆☆☆☆

评价二 作为一名在网络安全领域摸爬滚打了多年的老兵，我一直都在寻找一本能够真正解决实际问题、并且内容扎实的书籍，而《恶意软件分析与检测》无疑满足了我的期待。这本书给我最大的感受就是它的“硬核”程度。它并没有回避技术细节，而是深入探讨了各种分析工具的工作原理、恶意软件家族的演变规律，以及最新的检测技术。我尤其欣赏书中对逆向工程的讲解，详细介绍了反汇编、反编译工具的使用方法，以及如何通过分析二进制代码来揭示恶意软件的真实意图。这部分内容对我来说至关重要，因为它直接关系到我日常工作中对未知威胁的判定和应对。此外，书中对各种攻击向量和防御策略的分析也非常到位，能够帮助我更好地理解攻击者的思维模式，从而制定更有效的安全防护措施。我特别注意到书中对于一些罕见恶意软件样本的分析案例，这些案例不仅具有很强的代表性，而且分析过程也十分详尽，让我能够从中学习到很多实用的技巧和方法。读完这本书，我感觉自己的技术功底又上了一个台阶，对于应对日益复杂的网络威胁，我更有信心了。这本书绝对是网络安全从业者不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这本书简直就是一股清流，在浩如烟海的安全技术书籍中，它以一种别开生面的方式，将看似高深莫测的恶意软件分析与检测技术，变得生动有趣、深入浅出。我原本对这个领域充满了敬畏，总觉得需要深厚的编程功底和网络协议知识才能涉足，但这本书完全打破了我的固有认知。作者的叙述逻辑清晰，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入这个奇妙的世界。我尤其喜欢书中对于“为什么”的解释，它不像其他技术书籍那样只告诉你“怎么做”，而是深入剖析了各种技术背后的原理和设计思路。比如，在讲到沙箱隔离时，作者并没有止步于如何配置沙箱，而是详细阐述了沙箱的设计理念，以及它如何有效地模拟真实环境以捕获恶意行为，这让我茅塞顿开，对沙箱的理解上升了一个维度。再比如，对于静态分析和动态分析的对比，书中通过生动的案例，清晰地展示了它们的优劣势，以及在不同场景下如何灵活运用。读这本书，我感觉就像是在听一位经验丰富的师傅在娓娓道来，他不仅传授知识，更重要的是分享了宝贵的实战经验和思维方式。即使我不是科班出身，也能轻松理解其中的奥妙，并且跃跃欲试，想要亲自去实践一番。这本书的语言风格也非常友好，没有过多的晦涩术语，即便是初学者也能毫不费力地阅读下去。

评分☆☆☆☆☆

评价四 在我看来，《恶意软件分析与检测》是一本极具前瞻性的著作。它没有停留在对已知威胁的罗列和分析，而是深入探讨了未来恶意软件的发展趋势，以及与之相适应的检测与防御技术。书中对于机器学习在恶意软件检测中的应用，给我留下了深刻的印象。作者详细介绍了如何利用大数据和算法模型来识别新型的、未知威胁，这让我看到了人工智能在网络安全领域巨大的潜力。此外，书中对于威胁情报的价值和应用也进行了深入的探讨，强调了建立和利用威胁情报网络的重要性，这对于提升整体的安全防护能力至关重要。我尤其赞赏书中对“安全思维”的培养。它不仅仅教授技术，更重要的是引导读者形成一种系统化的、全局性的安全观。在阅读过程中，我经常会思考作者提出的问题，比如“为什么这种技术会被发明出来？”，“攻击者会如何规避这种检测？”，“我们如何才能做得更好？”。这种主动思考的过程，让我受益匪浅。这本书让我明白，在网络安全领域，学习是永无止境的，我们需要不断地更新知识、提升技能，才能在这个瞬息万变的战场上立于不败之地。

评分☆☆☆☆☆

评价三 一直以来，我对恶意软件这个领域都有一种既好奇又有些畏惧的心情。直到我翻开了《恶意软件分析与检测》，这种感觉才渐渐转变为一种兴奋和探索的欲望。这本书最让我印象深刻的是它那丰富的案例库。书中不仅仅是理论的堆砌，而是通过大量的真实恶意软件样本进行剖析，让我能够直观地了解到各种恶意软件是如何运作的，它们会采取哪些隐藏和逃避检测的手段，以及分析师是如何一步步揭开它们的真面目的。我记得其中一个关于勒索软件的案例，作者详细描述了勒索软件如何感染系统、加密文件，以及如何通过分析其通信协议来追踪攻击者的服务器。这个过程充满了悬念和智慧，让我完全沉浸其中，仿佛置身于一场惊心动魄的数字侦探游戏。更重要的是，这本书不仅仅是“看热闹”，它还教会了我“怎么看”。书中关于痕迹分析、内存取证、网络流量捕获等技术的讲解，都非常实用，让我知道在面对可疑文件或事件时，应该从哪些角度入手，用哪些工具去收集证据。这本书的作者就像一位经验丰富的向导，带领我在错综复杂的恶意软件迷宫中，找到前行的道路。

评分☆☆☆☆☆

评价五 这本书的独特之处在于，它将理论与实践完美地结合在一起，并且语言风格非常具有感染力。作者并没有使用过于枯燥的专业术语，而是用一种充满故事感的方式来讲述恶意软件分析的过程。我阅读这本书的时候，就像在听一位身临其境的安全专家分享他的工作经历，他会分享一些自己在分析过程中遇到的挑战，以及他是如何克服的。比如，书中提到过一次对一个高度混淆的恶意软件样本的分析，作者详细描述了他们是如何一步步解开混淆的，最终发现了隐藏在其中的关键代码。这个过程充满了曲折和惊喜，让我对分析师这个职业充满了敬意。更让我感到惊喜的是，书中还提供了一些可供实践的练习题和代码示例，让我能够亲自上手去尝试，去验证书中的内容。这对于我这样一个喜欢动手实践的学习者来说，简直是太棒了。我感觉这本书不仅仅是用来“看”的，更是用来“学”和“做”的。通过这些练习，我不仅加深了对理论知识的理解，更重要的是锻炼了我的分析能力和解决问题的能力。这本书的价值，远不止于理论知识的传授，它更像是一把开启恶意软件分析大门的钥匙，让我能够自信地踏入这个领域，去探索和学习。