基于数据特征的内核恶意软件检测

• 作者: 丁文博 张平 李清宝 陈志锋
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内核恶意软件 数据特征 内核数据对象 恶意软件检测
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 操作系统
• 页码范围: 3172-3191
• 页数: 20页
• 分类号: TP316
• 字数: 16010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004927

摘要

内核恶意软件对操作系统的安全造成了严重威胁.现有的内核恶意软件检测方法主要从代码角度出发,无法检测代码复用、代码混淆攻击,且少量检测数据篡改攻击的方法因不变量特征有限导致检测能力受限.针对这些问题,提出了一种基于数据特征的内核恶意软件检测方法,通过分析内核运行过程中内核数据对象的访问过程,构建了内核数据对象访问模型;然后,基于该模型讨论了构建数据特征的过程,采用动态监控和静态分析相结合的方法识别内核数据对象,利用EPT监控内存访问操作构建数据特征;最后讨论了基于数据特征的内核恶意软件检测算法.在此基础上,实现了内核恶意软件检测原型系统MDS-DCB,并通过实验评测MDS-DCB的有效性和性能.实验结果表明:MDS-DCB能够有效检测内核恶意软件,且性能开销在可接受的范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李清宝		52	223	7.0	12.0
5	张平		28	415	8.0	20.0
7	陈志锋		10	55	5.0	7.0
13	丁文博		4	19	3.0	4.0