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DataCon2020: 大数据安全分析大赛 —— 【方向五】恶意代码分析冠军源码 :trophy:

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简介:
这是DataCon 2020大数据安全分析竞赛中“恶意代码分析”赛道的冠军解决方案,展示了获胜团队的技术思路和源代码。 2020年DataCon大数据安全分析大赛中的【方向五】恶意代码分析冠军的原始码和方案如下: 最终排名(部分)赛题回顾启发与思路资格赛中获得的启发: - ①〜②:关注虚拟机,调试软件,反编译工具以及逆向工程工具等。 - ③〜⑤:注意系统关键路径、位数等因素的影响。 - ⑥〜⑦:留意域名、IP地址、端口及钱包地址和可见字符串的信息。 在逆向工程中获得的思路: 通过逆向分析,发现许多样本函数名包含数据货币名称或密码学算法(如哈希算法)。很多带壳样本使用UPX, Pelite等技术。白样本可能含有病毒或其他类别的恶意程序,例如外挂软件。 复赛使用的五种算法或模型如下(在复赛中由于性能需求未全部应用): - 灰色图PE文件二进制的每个字节对应一个变量,并进行缩放处理。

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客服
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  • DataCon2020: —— 【 :trophy:
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    这是DataCon 2020大数据安全分析竞赛中“恶意代码分析”赛道的冠军解决方案,展示了获胜团队的技术思路和源代码。 2020年DataCon大数据安全分析大赛中的【方向五】恶意代码分析冠军的原始码和方案如下: 最终排名(部分)赛题回顾启发与思路资格赛中获得的启发: - ①〜②:关注虚拟机,调试软件,反编译工具以及逆向工程工具等。 - ③〜⑤:注意系统关键路径、位数等因素的影响。 - ⑥〜⑦:留意域名、IP地址、端口及钱包地址和可见字符串的信息。 在逆向工程中获得的思路: 通过逆向分析,发现许多样本函数名包含数据货币名称或密码学算法(如哈希算法)。很多带壳样本使用UPX, Pelite等技术。白样本可能含有病毒或其他类别的恶意程序,例如外挂软件。 复赛使用的五种算法或模型如下(在复赛中由于性能需求未全部应用): - 灰色图PE文件二进制的每个字节对应一个变量,并进行缩放处理。
  • DataCon:2019年度二(检测)及2020年)的获奖展示
    优质
    本页面展示了在DataCon 2019和2020年度比赛中,关于恶意代码检测与分析两个方向上的获奖团队所提交的源代码。这些源代码为参赛者提供了学习交流的机会,并促进了数据安全领域的技术进步。 数据会议:庆祝的酒杯碰撞声响起——大家举起杯子互相碰杯,气氛热烈而愉快。 (原来的符号表达方式被转换为了文字描述:“-”、“)”、“( OO )”等代表了聚会中的互动场景) 请注意这段话中并没有包含任何联系方式或网址。
  • 实验-01
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    本实验旨在通过分析恶意代码的工作原理和行为模式,提升学生识别、防御及应对网络威胁的能力。 恶意代码分析实战 Lab05-01.dll IDA Pro 21道题详细分析 本段落将对Lab05-01.dll文件进行详细的IDA Pro恶意代码分析,并提供21个问题的解答,帮助读者深入理解该文件的功能和结构。通过这些问题的回答,可以更好地掌握逆向工程的技术要点以及如何使用IDA Pro工具来识别和解析复杂的二进制数据。
  • 东南学软件课程设计项目
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    本项目为东南大学软件安全与恶意代码分析课程中的实践环节,旨在通过具体案例研究和实验操作,提升学生对于现代软件系统安全性问题的理解与解决能力。参与者将学习并应用先进的技术手段来识别、防御及应对各类网络威胁,增强其在未来职业生涯中保护信息系统的能力。 此资源包含完整代码。
  • 南开学-实验报告汇总
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    本资料汇集了南开大学学生在恶意代码分析课程中的实验报告,内容涵盖病毒检测、逆向工程及安全防护策略等多方面实践研究。 本段落件包含南开大学《恶意代码分析与防治技术》课程学期的所有实验报告、实验样本及部分必要的工具。实验报告内容仅供参考,除Lab2为补充的Yara规则实验外,其它均为课本《恶意代码分析实战》中对应章节的实验。此外,实验报告还包含了编写Yara规则和IDA Python扫描规则的部分补充内容。
  • Python金融
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    《Python金融大数据分析代码源》是一本深入讲解如何利用Python进行金融数据分析与建模的专业书籍,包含大量实用案例和源码。 Python金融大数据分析源代码提供了一系列用于处理金融市场数据的工具和算法。这些资源可以帮助开发者或分析师构建自己的金融应用或进行深入的数据研究。 目录结构如下: - 数据文件夹:存放原始数据集。 - 脚本段落件夹: - 基础模块.py:包括常用函数,如获取数据、清理及预处理等。 - 分析工具.py:包含各种技术分析指标计算方法。 - 回归模型.py:提供不同回归算法实现用于预测股票价格或其他金融变量。 请注意根据实际需求调整和扩展这些文件。
  • 2017年Kaggle肺癌竞
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    本篇文章详细解析了在2017年Kaggle肺癌诊断挑战赛中获胜的算法和代码。通过深入分析其技术细节与创新点,帮助读者了解如何运用机器学习解决医学影像问题,并提供可复制的成功案例和技术指导。 对于生物信息学的学习者来说,这是一份不错的学习资料。希望大家能够努力学习并乐于分享。
  • 技术PPT讲解
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    本PPT详细解析了恶意代码的定义、分类与特征,并深入探讨了其检测、防御及逆向工程的技术方法,旨在提升网络安全人员的专业技能。 恶意代码分析技术PPT
  • 实战》官实验案例
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    本书提供了丰富的恶意代码分析实战案例,旨在帮助读者深入理解各种类型恶意软件的工作原理及检测方法。 学习恶意代码分析,可以从官方渠道下载《恶意代码分析实战》课后实验样本。
  • 网页信息
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    恶意网页信息数据分析旨在研究和解析互联网上存在的各类恶意网站的数据特征与行为模式,通过深度挖掘这些数据来提升网络安全防护能力。 恶意网页样本集数据用于最后的样本分类需要的相关数据。