惡意軟件分析與檢測 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王俊峰 等 著

圖書標籤:

• 惡意軟件
• 惡意代碼
• 安全分析
• 逆嚮工程
• 病毒學
• 威脅情報
• 檢測技術
• 沙箱
• 動態分析
• 靜態分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030513007

版次：01

商品編碼：12160240

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-03-01

頁數：312

正文語種：中文

內容簡介

伴隨惡意代碼種類和數量的不斷增加，對惡意代碼分析方法提齣更高要求，在傳統的特徵碼檢測方法與啓發式檢測方法存在樣本分析成本過高、無法有效檢測未知惡意軟件等問題；新型基於機器學習的惡意軟件檢測方法能夠提高分析效率以及改善未知惡意軟件檢測性能，但存在軟件特徵語義信息不明顯、特徵數量龐大以及檢測模型過度依賴訓練樣本等缺點。另一方麵，對於感染後宿主軟件中惡意注入代碼的局部識彆方麵，現有技術有較高的惡意代碼分析成本，且無法對未知感染的結果進行有效識彆。本文重點以各類操作係統可執行代碼為研究對象，提齣的新方法能夠在一定程度上解決惡意代碼分析中所需要的通用化要求，為降低惡意代碼分析成本、提高分析效率以及應對未知惡意代碼提供新的解決方案。

目錄

《信息科學技術學術著作叢書》序
前言

第1章 二進製可執行文件簡介
1.1 Windows PE文件
1.1.1 PE文件結構
1.1.2 PE文件頭結構
1.1.3 PE導入錶
1.1.4 PE資源錶
1.1.5 PE地址變換
1.1.6 PE重定位機製
1.1.7 PE文件變形機製
1.2 Linux ELF文件
1.2.1 ELF結構
1.2.2 ELF頭結構
1.2.3 ELF節區
1.2.4 ELF字符串錶
1.2.5 ELF符號錶
1.2.6 ELF重定位機製
1.2.7 ELF動態鏈接機製
1.3 Android DEX文件
1.3.1 Android係統結構
1.3.2 Android DEX結構
1.3.3 Android ODEX結構
1.3.4 Android權限機製
參考文獻

第2章 惡意軟件檢測基礎
2.1 惡意軟件抽象理論
2.2 機器學習基礎
2.2.1 機器學習簡介
2.2.2 分類算法
2.2.3 集成學習
2.2.4 特徵選擇與特徵提取
2.2.5 性能評價
2.2.6 WEKA簡介
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 加殼技術研究
3.1 引言
3.2 加殼原理
3.2.1 ELF文件的加載過程
3.2.2 加殼的方式
3.2.3 用戶空間下加載器的設計
3.3 反跟蹤技術
3.3.1 反調試技術
3.3.2 代碼混淆技術
3.3.3 抗反匯編技術
3.4 本章小結
參考文獻

第4章 加殼檢測研究
4.1 引言
4.2 加殼檢測常用方法
4.2.1 研究現狀
4.2.2 常用方法歸納
4.3 基於機器學習的加殼檢測框架
4.4 PE文件加殼檢測
4.4.1 PE文件特徵提取
4.4.2 PE加殼檢測實驗及分析
4.5 ELF文件加殼檢測
4.5.1 ELF文件特徵提取
4.5.2 ELF加殼檢測實驗及分析
4.6 本章小結
參考文獻

第5章 基於函數調用圖簽名的惡意軟件檢測方法
5.1 引言
5.2 相關工作
5.3 定義
……

第6章 基於挖掘格式信息的惡意軟件檢測方法
第7章 基於控製流結構體的惡意軟件檢測方法
第8章 基於控製流圖特徵的惡意軟件檢測方法
第9章 軟件局部惡意代碼識彆研究
第10章 基於多視集成學習的惡意軟件檢測方法
第11章 基於動態變長Native API序列的惡意軟件檢測方法
第12章 基於多特徵的移動設備惡意代碼檢測方法
第13章 基於實際使用的權限組閤與係統API的惡意軟件檢測方法
第14章 基於敏感權限及其函數調用圖的惡意軟件檢測方法
第15章 基於頻繁子圖挖掘的異常入侵檢測新方法

《數據洞察：從海量信息中提煉價值》 在這信息爆炸的時代，我們每天都被淹沒在海量的數據洪流之中。從社交媒體的互動到科學研究的發現，從商業交易的記錄到個人設備的日誌，數據的體量以前所未有的速度增長。然而，數據的價值並非顯而易見，它們往往隱藏在復雜的結構、噪聲的乾擾和海量的冗餘之中。如何從這片看似雜亂無章的海洋中精準地捕撈齣有用的信息，發現事物發展的規律，做齣更明智的決策，是每一個在現代社會中前行的人所麵臨的挑戰。 《數據洞察：從海量信息中提煉價值》並非一本技術手冊，它是一次關於如何理解、處理和利用數據以獲得深刻洞察的探索之旅。本書旨在幫助讀者建立一套係統性的思維框架，掌握一套實用且具有前瞻性的方法論，從而能夠自信地駕馭數據，將其轉化為有意義的知識和 actionable 的見解。我們並非緻力於教授深奧的編程語言或復雜的算法模型，而是聚焦於數據分析的核心理念、關鍵步驟和落地應用，讓你能夠無論身處何種行業，麵對何種場景，都能有效地從數據中挖掘齣寶藏。 本書的開篇，我們將一同審視“數據”本身。數據是什麼？它以何種形式存在？我們為何需要關注它？我們將從宏觀角度齣發，理解數據在當今社會扮演的角色，以及其背後驅動的變革力量。從大數據時代的概念解讀，到不同類型數據的特性剖析，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，我們會一一展開。同時，本書將強調數據質量的重要性，因為“垃圾進，垃圾齣”的道理在數據分析領域同樣適用。我們將探討如何識彆數據中的偏差、缺失和錯誤，並初步瞭解數據清洗和預處理的基本原則，為後續的深入分析奠定堅實的基礎。 接著，我們將進入本書的核心部分：洞察的生成過程。這並非一個簡單的綫性流程，而是一個迭代往復、不斷優化的過程。我們將從問題的定義開始。任何有意義的數據分析都始於一個清晰、明確的問題。本書將指導讀者如何從模糊的需求中提煉齣可量化、可迴答的數據問題。接著，我們將探討數據采集與整閤。瞭解數據的來源，學習如何從不同的數據源中高效地收集信息，並將其整閤到一個統一的分析環境中。這可能涉及到數據庫的查詢、API的調用，甚至是網頁數據的抓取，但重點在於如何以一種係統的方式獲得所需的數據。 一旦數據在手，探索性數據分析（EDA）便成為關鍵一步。EDA是數據分析的“偵察兵”，它幫助我們初步瞭解數據的分布、識彆潛在的模式、發現異常值，並形成初步的假設。本書將介紹多種常用的EDA技術，包括但不限於： 數據可視化：圖錶是數據的語言。我們將深入探討如何選擇最閤適的圖錶類型來呈現數據，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，並通過直觀的圖形來揭示隱藏在數字背後的故事。本書將強調可視化不僅是為瞭美觀，更是為瞭快速傳遞信息和引發思考。 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差等統計量能夠為我們提供數據的基本概況。我們將學習如何解釋這些統計量，並理解它們在數據分析中的作用。 相關性分析：探索不同變量之間的關係，瞭解它們是如何相互影響的。我們將介紹相關係數的概念，並學習如何利用它來發現潛在的聯係。 模式識彆：通過觀察數據的分布和趨勢，初步識彆齣可能存在的規律或異常。 在EDA的基礎上，我們將進一步深入到數據建模與分析。本書將區分不同類型的分析方法，並提供相應的應用場景。 描述性分析：迴答“發生瞭什麼？”。這是最基礎的分析層次，通過對曆史數據的匯總和呈現，瞭解過去的錶現。 診斷性分析：迴答“為什麼會發生？”。這一層次的分析旨在找齣事件發生的原因，通過鑽取、切片、溯源等方法，探究問題的根源。 預測性分析：迴答“將來會發生什麼？”。利用曆史數據和統計模型，預測未來的趨勢和結果。本書將介紹幾種常見的預測模型，如綫性迴歸、時間序列分析等，並講解它們的基本原理和應用。 規範性分析：迴答“我們應該怎麼做？”。這是最高層次的分析，它不僅預測未來，還為決策提供建議，幫助我們優化流程、規避風險、抓住機遇。 本書不會過分強調數學公式的推導，而是側重於理解模型的邏輯、參數的含義以及結果的解讀。我們將介紹一些常用的分析工具和技術，如維度約減（PCA）、聚類分析（K-means）、分類算法（邏輯迴歸、決策樹）等，並闡述它們如何幫助我們從高維數據中提取關鍵信息，發現相似的群體，或將數據劃分到不同的類彆。 除瞭技術層麵的方法，數據倫理與責任也是本書不可或缺的一部分。在數據日益滲透到我們生活的方方麵麵之際，瞭解數據隱私保護的重要性、避免數據偏見帶來的不公、以及如何負責任地使用數據，是每一位數據使用者必須具備的素養。本書將探討相關議題，引導讀者思考在數據分析過程中可能麵臨的倫理睏境，並提供一些指導原則。 最後，本書將迴歸到洞察的轉化與溝通。再深刻的分析，如果不能有效地傳達給需要的人，其價值將大打摺扣。我們將探討如何將復雜的分析結果轉化為清晰、簡潔、易於理解的報告和演示。這包括如何構建引人入勝的故事，如何利用可視化手段來增強說服力，以及如何針對不同的受眾調整溝通策略。本書強調，優秀的數據洞察不僅在於分析本身，更在於其能否驅動行動和創造價值。 《數據洞察：從海量信息中提煉價值》是一本麵嚮廣泛讀者的書籍，無論你是商業分析師、市場營銷人員、産品經理、還是對數據充滿好奇心的學生或研究人員，本書都能為你提供寶貴的啓示和實用的工具。我們希望通過這本書，能夠點燃你從數據中發現真相、驅動創新的熱情，讓你在信息時代裏，能夠更加從容自信地駕馭數據，創造屬於你的價值。本書的每一章節都力求以最清晰易懂的方式，展現數據分析的魅力與力量，讓你在閱讀過程中，不僅學到知識，更能體驗到數據帶來的思維升級和視野拓展。

評分☆☆☆☆☆

評價五 這本書的獨特之處在於，它將理論與實踐完美地結閤在一起，並且語言風格非常具有感染力。作者並沒有使用過於枯燥的專業術語，而是用一種充滿故事感的方式來講述惡意軟件分析的過程。我閱讀這本書的時候，就像在聽一位身臨其境的安全專傢分享他的工作經曆，他會分享一些自己在分析過程中遇到的挑戰，以及他是如何剋服的。比如，書中提到過一次對一個高度混淆的惡意軟件樣本的分析，作者詳細描述瞭他們是如何一步步解開混淆的，最終發現瞭隱藏在其中的關鍵代碼。這個過程充滿瞭麯摺和驚喜，讓我對分析師這個職業充滿瞭敬意。更讓我感到驚喜的是，書中還提供瞭一些可供實踐的練習題和代碼示例，讓我能夠親自上手去嘗試，去驗證書中的內容。這對於我這樣一個喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是太棒瞭。我感覺這本書不僅僅是用來“看”的，更是用來“學”和“做”的。通過這些練習，我不僅加深瞭對理論知識的理解，更重要的是鍛煉瞭我的分析能力和解決問題的能力。這本書的價值，遠不止於理論知識的傳授，它更像是一把開啓惡意軟件分析大門的鑰匙，讓我能夠自信地踏入這個領域，去探索和學習。

評分☆☆☆☆☆

評價三 一直以來，我對惡意軟件這個領域都有一種既好奇又有些畏懼的心情。直到我翻開瞭《惡意軟件分析與檢測》，這種感覺纔漸漸轉變為一種興奮和探索的欲望。這本書最讓我印象深刻的是它那豐富的案例庫。書中不僅僅是理論的堆砌，而是通過大量的真實惡意軟件樣本進行剖析，讓我能夠直觀地瞭解到各種惡意軟件是如何運作的，它們會采取哪些隱藏和逃避檢測的手段，以及分析師是如何一步步揭開它們的真麵目的。我記得其中一個關於勒索軟件的案例，作者詳細描述瞭勒索軟件如何感染係統、加密文件，以及如何通過分析其通信協議來追蹤攻擊者的服務器。這個過程充滿瞭懸念和智慧，讓我完全沉浸其中，仿佛置身於一場驚心動魄的數字偵探遊戲。更重要的是，這本書不僅僅是“看熱鬧”，它還教會瞭我“怎麼看”。書中關於痕跡分析、內存取證、網絡流量捕獲等技術的講解，都非常實用，讓我知道在麵對可疑文件或事件時，應該從哪些角度入手，用哪些工具去收集證據。這本書的作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在錯綜復雜的惡意軟件迷宮中，找到前行的道路。

評分☆☆☆☆☆

評價二 作為一名在網絡安全領域摸爬滾打瞭多年的老兵，我一直都在尋找一本能夠真正解決實際問題、並且內容紮實的書籍，而《惡意軟件分析與檢測》無疑滿足瞭我的期待。這本書給我最大的感受就是它的“硬核”程度。它並沒有迴避技術細節，而是深入探討瞭各種分析工具的工作原理、惡意軟件傢族的演變規律，以及最新的檢測技術。我尤其欣賞書中對逆嚮工程的講解，詳細介紹瞭反匯編、反編譯工具的使用方法，以及如何通過分析二進製代碼來揭示惡意軟件的真實意圖。這部分內容對我來說至關重要，因為它直接關係到我日常工作中對未知威脅的判定和應對。此外，書中對各種攻擊嚮量和防禦策略的分析也非常到位，能夠幫助我更好地理解攻擊者的思維模式，從而製定更有效的安全防護措施。我特彆注意到書中對於一些罕見惡意軟件樣本的分析案例，這些案例不僅具有很強的代錶性，而且分析過程也十分詳盡，讓我能夠從中學習到很多實用的技巧和方法。讀完這本書，我感覺自己的技術功底又上瞭一個颱階，對於應對日益復雜的網絡威脅，我更有信心瞭。這本書絕對是網絡安全從業者不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書簡直就是一股清流，在浩如煙海的安全技術書籍中，它以一種彆開生麵的方式，將看似高深莫測的惡意軟件分析與檢測技術，變得生動有趣、深入淺齣。我原本對這個領域充滿瞭敬畏，總覺得需要深厚的編程功底和網絡協議知識纔能涉足，但這本書完全打破瞭我的固有認知。作者的敘述邏輯清晰，從最基礎的概念入手，循序漸進地引導讀者進入這個奇妙的世界。我尤其喜歡書中對於“為什麼”的解釋，它不像其他技術書籍那樣隻告訴你“怎麼做”，而是深入剖析瞭各種技術背後的原理和設計思路。比如，在講到沙箱隔離時，作者並沒有止步於如何配置沙箱，而是詳細闡述瞭沙箱的設計理念，以及它如何有效地模擬真實環境以捕獲惡意行為，這讓我茅塞頓開，對沙箱的理解上升瞭一個維度。再比如，對於靜態分析和動態分析的對比，書中通過生動的案例，清晰地展示瞭它們的優劣勢，以及在不同場景下如何靈活運用。讀這本書，我感覺就像是在聽一位經驗豐富的師傅在娓娓道來，他不僅傳授知識，更重要的是分享瞭寶貴的實戰經驗和思維方式。即使我不是科班齣身，也能輕鬆理解其中的奧妙，並且躍躍欲試，想要親自去實踐一番。這本書的語言風格也非常友好，沒有過多的晦澀術語，即便是初學者也能毫不費力地閱讀下去。

評分☆☆☆☆☆

評價四 在我看來，《惡意軟件分析與檢測》是一本極具前瞻性的著作。它沒有停留在對已知威脅的羅列和分析，而是深入探討瞭未來惡意軟件的發展趨勢，以及與之相適應的檢測與防禦技術。書中對於機器學習在惡意軟件檢測中的應用，給我留下瞭深刻的印象。作者詳細介紹瞭如何利用大數據和算法模型來識彆新型的、未知威脅，這讓我看到瞭人工智能在網絡安全領域巨大的潛力。此外，書中對於威脅情報的價值和應用也進行瞭深入的探討，強調瞭建立和利用威脅情報網絡的重要性，這對於提升整體的安全防護能力至關重要。我尤其贊賞書中對“安全思維”的培養。它不僅僅教授技術，更重要的是引導讀者形成一種係統化的、全局性的安全觀。在閱讀過程中，我經常會思考作者提齣的問題，比如“為什麼這種技術會被發明齣來？”，“攻擊者會如何規避這種檢測？”，“我們如何纔能做得更好？”。這種主動思考的過程，讓我受益匪淺。這本書讓我明白，在網絡安全領域，學習是永無止境的，我們需要不斷地更新知識、提升技能，纔能在這個瞬息萬變的戰場上立於不敗之地。