Главная » Знания и навыки » Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей (сразу полная версия бесплатно доступна) Никита Шахулов читать онлайн полностью / Библиотека

Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов

0 мнений

0 чтений

Автор

Никита Шахулов

Жанр

Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства

Дата выхода

27 октября 2021

Читать книгу

Краткое содержание книги Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Никита Шахулов) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Обнаружение вредоносных программ стало чувствительным к задачам, поскольку их угрозы распространяются от компьютерных систем до систем Интернета вещей. Современные варианты вредоносных программ, как правило, оснащены сложными упаковщиками, которые позволяют им обходить современные системы обнаружения, основанные на машинном обучении.

Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт

Размер шрифта

Межстрочный интервал

↓

↑

Сбросить

Введение

Вредоносное ПО сегодня является одной из основных угроз безопасности в Интернете, механизмы защиты от обнаружения, такие как морфизм кода, превращают вредоносное ПО во множество вариантов, из-за которых схемы обнаружения на основе подписи работают плохо. Обнаружение вариантов вредоносных программ улучшает методы обнаружения на основе сигнатур. В последние годы исследователи сосредоточились на обнаружении вариантов вредоносных программ с помощью методов машинного обучения, которые превращают проблему обнаружения вариантов вредоносных программ в проблему поиска сходства программ.

Когда новая программа достаточно похожа на любую подписанную вредоносную программу в наборе обучающих данных, программа проверяется как вредоносная программа.

Поскольку анализ вредоносных программ включает в себя два вида способов: статический анализ и динамический анализ. Некоторые исследования, такие как (Сантос и соавт. 2011; Чезаре и соавт. 2014; Nataraj соавт. 2011; Чжан и соавт. 2016; Чжан и соавт.

2016; Ян и соавт. 2015; Раман и соавт. 2012), предлагаю использовать статический анализ, который извлекает объекты из двоичных файлов без фактического выполнения программ, таких как коды операций, контроль передачи графической и т. д. для обнаружения вариантов вредоносных программ. Однако, когда варианты вредоносного ПО уже упакованы, это предотвращает дальнейший анализ с помощью инструментов разборки, инструментов синтеза и других инструментов статического анализа.

Современные варианты вредоносных программ всегда оснащены сложными пакерами, такими как ASPack (2017), ASProtect (2017), UPX (2017), VMProtect (2017), ZProtect (2017) и т.

д., Которые позволяют вариантам вредоносных программ обходить традиционные и современные системы обнаружения. Эти упаковщики включают два вида упаковщиков: упаковщики шифрования и упаковщики сжатия, которые работают, беря существующее приложение, упаковывая его, а затем оборачивая вокруг него утилиту распаковки. Утилита распаковки работает для распаковки внутреннего исполняемого файла в памяти и передает ему выполнение.

Проблема заключается в том, что в упаковщике или коде распаковки нет ничего изначально вредоносного (Treadwell et al. 2009). При игнорировании упаковщиков трудно определить, является ли исполняемый файл вредоносным из-за шифрования или сжатия исполняемого файла, что не позволяет системам обнаружения получать оригинальные функции, особенно для статического анализа.

Дальше

Мнения

Еще нет комментариев о книге Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Никита Шахулов! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.