导读:本文包含了恶意代码分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:网络安全态势,恶意代码传播,Mirai,社区发现算法
恶意代码分析论文文献综述
王琴琴,周昊,严寒冰,梅瑞,韩志辉[1]（2019）在《基于恶意代码传播日志的网络安全态势分析》一文中研究指出网络安全态势一直是网络安全从业人员的关注点。本文基于2018年10月至2019年3月的我国恶意代码的传播日志,利用恶意代码的静态特征、动态特征及其传播特征对网络态势进行分析。然后基于社区发现算法,对其中传播最广泛的Mirai家族程序构成的网络进行团伙发现,结果表明,社区发现算法能够将Mirai网络识别为多个社区,社区间的域名资源具有明显的差异性,社区内域名资源具有相似性。(本文来源于《信息安全学报》期刊2019年05期）
彭子俊[2]（2019）在《基于恶意代码的网络行为分析与识别研究》一文中研究指出为了在恶意代码行为中对各种变异的病毒、恶意插件、僵尸网络、攻击性代码进行识别和分析,提出了基于恶意代码的网络行为分析与识别方法。根据恶意代码凭借自身的攻击性强的优势严重地制约着网络的良性发展,直接威胁着互联网用户的信息安全的特点,设计恶意代码流量采集实验部署,给出了如何将Tor流量与正常加密数据流量区分开来,从而达到可疑数据的准确筛选。最后通过实例对这些恶意代码和网络攻击行为分析透彻,讨论了利用无监督机器学习算法对Tor流量进行分类。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年22期）
刘宏超,王威妮,林楠[3]（2019）在《基于图特征的恶意代码检测和分析技术研究》一文中研究指出恶意代码一直是电网公司信息安全的一大危害,国家电网公司信息内网的安全性对公司安全生产工作至关重要,主机(含服务器、个人终端等)一旦感染恶意程序,将会给企业内网带来严重的潜在威胁。通过对所感染的终端电脑中的未知恶意代码进行取样分析,使用基于图特征的分类方法对未知恶意代码进行有效分类,继而提高对恶意代码的查杀效率,通过实践证明该方法对国网公司反病毒技术具有重大支撑作用。(本文来源于《江西电力》期刊2019年04期）
李程瑜,齐玉东,孙明玮,丁海强[4]（2019）在《综合性恶意代码分析平台设计》一文中研究指出当前解决恶意代码问题的技术手段缺乏实时性和敏锐性,为解决这一问题以及更好地了解恶意代码的行为,论文提出了综合性的恶意代码行为分析平台。该平台克服了传统恶意代码分析方法的滞后性、误报性、单一性等缺点。通过编写DLL注入组件,可根据应用设置API函数监控范围,实现了对多种恶意代码进行高效、准确的分析,且在检测新类型恶意代码和有效控制其传染等方面较传统的恶意代码分析软件上具有一定优势。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年03期）
宋蓓蓓,李昀芸[5]（2019）在《Android手机短信恶意代码分析与防护》一文中研究指出随着手机在人们日常生活中的日益普及,手机支付的普及率在不断提高,手机安全也成为一个越来越引人关注的问题.以占手机操作系统比例较高的Android手机为例,介绍了Android手机的安全机制,并详细说明了恶意代码程序的设计和运行机制.提出了如何在日常使用手机的过程中避免恶意代码的侵害.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
杨萍,赵冰,舒辉[6]（2019）在《基于图标相似性分析的恶意代码检测方法》一文中研究指出据统计,在大量的恶意代码中,有相当大的一部分属于诱骗型的恶意代码,它们通常使用与常用软件相似的图标来伪装自己,通过诱骗点击达到传播和攻击的目的。针对这类诱骗型的恶意代码,鉴于传统的基于代码和行为特征的恶意代码检测方法存在的效率低、代价高等问题,提出了一种新的恶意代码检测方法。首先,提取可移植的执行体(PE)文件图标资源信息并利用图像哈希算法进行图标相似性分析;然后,提取PE文件导入表信息并利用模糊哈希算法进行行为相似性分析;最后,采用聚类和局部敏感哈希的算法进行图标匹配,设计并实现了一个轻量级的恶意代码快速检测工具。实验结果表明,该工具对恶意代码具有很好的检测效果。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年06期）
莫建平,应凌云,苏璞睿,王嘉捷[7]（2018）在《恶意代码动态分析中的反虚拟化问题研究》一文中研究指出反虚拟化是当前影响恶意代码动态分析系统全面获取样本行为数据的重要因素.本文提出从恶意代码动态分析环境的主机环境,网络环境和用户交互环境进行系统的反虚拟化对抗方法,并将反虚拟化对抗实现在已有的动态分析系统上,实验结果表明反虚拟化对抗有效的增强了动态分析系统获取样本行为数据的能力.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年12期）
黄杰锋,龙华秋,容振邦[8]（2018）在《监督学习主导下恶意代码行为分析与特征码提取的研究》一文中研究指出鉴于近些年来计算机病毒有越来越猖狂的态势,并且很多杀毒软件存在较高的误报或漏报的情况。因此本项目本着降低误报率与漏报率的刜衷,设计了一个恶意代码检测系统。本系统包括检测模块和评分模块两个主要功能。根据日常病毒样本的分析逻辑以及平时病毒分析的经验,设计了最优的检测评分逻辑以及自定义了规则库与规则权重分配。系统分析的结果结合了用户的意见以决定是否提取病毒的恶意代码特征码。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2018年10期）
王鹏,努尔布力,苏芮[9]（2019）在《恶意代码检测研究前沿与发展趋势的计量分析》一文中研究指出主要应用CiteSpace可视化工具,以近16年在恶意代码检测领域的CNKI中文期刊数据和WOS数据为研究对象,基于文献计量内容分析方法系统地回顾了国内外在恶意代码检测领域的关注点、研究脉络的发展规律、存在的共性与差异性和研究现状。通过对比国内外恶意代码检测的研究进展,可以发现目前恶意代码检测的研究处于增长阶段,并且研究主要关注领域为手机客户端和WEB应用安全等。同时,恶意代码检测研究目前存在的典型问题也暴露出来。展望了恶意代码检测研究可能的发展方向,为国内相关的研究提供参考。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年08期）
雷家怡,庞建民,梁光辉,师炜,周鑫[10]（2018）在《基于行为信息的恶意代码抗分析技术检测系统设计与实现》一文中研究指出近年来,恶意代码动态分析技术取得长足进步,已成为恶意代码检测领域里一种主要的分析和检测技术。但恶意代码作者采用了抗虚拟机、抗调试器等多种抗分析技术对抗动态分析技术,使得动态分析技术无法准确获取恶意代码真正的行为信息,甚至会将恶意样本判定为正常程序。设计并实现了一个基于行为信息的恶意代码抗分析技术检测系统,该系统基于动态二进制插桩平台DynamoRIO获取样本运行中产生的系统调用和API调用等信息,并将这些信息抽取为更粗粒度的行为信息,同抗分析行为库进行比较和判断。实验表明,该系统能有效地检测出恶意代码是否使用了抗分析技术。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年04期）
恶意代码分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了在恶意代码行为中对各种变异的病毒、恶意插件、僵尸网络、攻击性代码进行识别和分析,提出了基于恶意代码的网络行为分析与识别方法。根据恶意代码凭借自身的攻击性强的优势严重地制约着网络的良性发展,直接威胁着互联网用户的信息安全的特点,设计恶意代码流量采集实验部署,给出了如何将Tor流量与正常加密数据流量区分开来,从而达到可疑数据的准确筛选。最后通过实例对这些恶意代码和网络攻击行为分析透彻,讨论了利用无监督机器学习算法对Tor流量进行分类。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
恶意代码分析论文参考文献
[1].王琴琴,周昊,严寒冰,梅瑞,韩志辉.基于恶意代码传播日志的网络安全态势分析[J].信息安全学报.2019
[2].彭子俊.基于恶意代码的网络行为分析与识别研究[J].电脑知识与技术.2019
[3].刘宏超,王威妮,林楠.基于图特征的恶意代码检测和分析技术研究[J].江西电力.2019
[4].李程瑜,齐玉东,孙明玮,丁海强.综合性恶意代码分析平台设计[J].计算机与数字工程.2019
[5].宋蓓蓓,李昀芸.Android手机短信恶意代码分析与防护[J].西安文理学院学报(自然科学版).2019
[6].杨萍,赵冰,舒辉.基于图标相似性分析的恶意代码检测方法[J].计算机应用.2019
[7].莫建平,应凌云,苏璞睿,王嘉捷.恶意代码动态分析中的反虚拟化问题研究[J].计算机系统应用.2018
[8].黄杰锋,龙华秋,容振邦.监督学习主导下恶意代码行为分析与特征码提取的研究[J].网络安全技术与应用.2018
[9].王鹏,努尔布力,苏芮.恶意代码检测研究前沿与发展趋势的计量分析[J].计算机工程与应用.2019
[10].雷家怡,庞建民,梁光辉,师炜,周鑫.基于行为信息的恶意代码抗分析技术检测系统设计与实现[J].信息工程大学学报.2018