基于Detours庫的木馬動態(tài)檢測技術(shù).pdf

1、目前，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域正面臨著嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，木馬、病毒、蠕蟲等各種網(wǎng)絡(luò)攻擊行為正嚴(yán)重威脅著廣大用戶的數(shù)據(jù)和信息的安全。其中，木馬攻擊技術(shù)不斷變化，已經(jīng)造成了嚴(yán)重危害。因此，研究木馬檢測技術(shù)具有重要的意義。
　　本文首先對當(dāng)前國內(nèi)外多種主流的木馬檢測技術(shù)進(jìn)行了研究，這些技術(shù)總體上可以分為靜態(tài)檢測和動態(tài)檢測。本文的目的就是尋找一種新的動態(tài)檢測技術(shù)，以彌補(bǔ)當(dāng)前動態(tài)檢測技術(shù)可能會使系統(tǒng)受到木馬損害這一缺陷。
　　本文首先對木馬技術(shù)的

2、基本知識進(jìn)行了研究，分析了木馬可能的的行為特征。為了更有效地獲取木馬運(yùn)行時的行為特征，對三種木馬行為特征的獲取方式進(jìn)行了分析和比較，最終確定了使用微軟提供的Detours庫進(jìn)行木馬行為特征的獲取。然后，研究了數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中的決策樹，對如何將決策樹應(yīng)用到動態(tài)檢測進(jìn)行了研究。深入分析了兩種決策樹算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是ID3算法的改進(jìn)，本文選擇了 C4.5算法作為建立決策樹的算法。設(shè)計了基于Detours庫的木馬動