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恶意软件取证

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简介：
《恶意软件取证》一书专注于揭示如何通过技术手段追踪和分析恶意软件，为网络安全专家提供全面的方法论及实践技巧。 恶意代码取证包括内存取证和硬盘取证。此外，还可以通过静态分析和动态分析来研究恶意软件。

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  • 恶意软件取证
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    《恶意软件取证》一书专注于揭示如何通过技术手段追踪和分析恶意软件，为网络安全专家提供全面的方法论及实践技巧。 恶意代码取证包括内存取证和硬盘取证。此外，还可以通过静态分析和动态分析来研究恶意软件。
     
  • Android恶意软件_2020：2020年流行的Android恶意软件
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    本报告深入分析了2020年度在Android平台广泛传播的各类恶意软件的特点与趋势，旨在帮助用户识别并防范潜在威胁。 2020年流行的Android威胁包括一月的静音广告软件（样本哈希值为75fd1658cd6cb56f9194dbb1aabadd64、80abde70e5f4d4dc7ace31586097e026和1250f1296c0e92112d554960d4f99710），以及新的Anubis样本（哈希值为d4be1208d35bc8badb0fa97a36a28c8c和d936dad9349ebe2daf8f69427f414fdc）。此外，还有Coybot巴西银行木马（样本哈希值为058de750a4a2402104e4bd22179f843和bf20ad4fcc9fb6910e481a199bb7da6），以及面包木马（样本哈希值为2273af79cae07c3d0d07eb4d3f30d6和bcdd9bcd29dd918466）。
     
  • 恶意软件分类：构建智能反恶意软件系统-源码
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    本项目旨在开发一种先进的智能反恶意软件系统，通过机器学习技术对恶意软件进行高效准确的分类。提供源代码以供研究和改进。 构建智能反恶意软件系统：采用支持向量机进行深度学习的恶意软件分类方法 有效且高效地缓解恶意软件一直是信息安全领域的重要目标。开发能够抵御新型未知威胁的反恶意软件系统，可以为多个行业带来显著益处。 我们设想了一种利用深度学习（DL）模型的强大功能来构建智能反恶意软件系统的方案。通过数学概括的方法，该系统能检测新发布的恶意软件，并识别其所属家族类型。换句话说，我们的目标是找到一个映射关系f：x→y，其中x代表给定的恶意软件样本，而y为其对应的恶意软件类别。 为此我们使用了Malimg数据集进行研究和实验。此数据集中包含了从各种二进制文件中提取并处理成图像形式的大量恶意软件实例。基于该数据集，我们训练了几种深度学习模型以对不同家族的恶意软件进行分类：CNN-SVM、GRU-SVM 和 MLP-SVM。 实验证据表明，在这几种模型当中，GRU-SVM表现最为突出，其预测准确率达到了约84.92%。这一结果合乎情理地反映了循环神经网络（RNN）在处理序列数据上的优势，特别是在应对复杂且变化多端的恶意软件特征时尤为有效。
     
  • 恶意软件样本示例
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    本资源包含各种类型的恶意软件样本，旨在用于研究和教育目的。这些样本帮助安全专家理解恶意软件的工作原理，并开发有效的防御机制。 恶意软件样本是指用于测试或分析的已知具有恶意行为的程序文件。这些样本通常被安全研究人员用来研究病毒、木马和其他威胁的工作原理，并开发相应的防护措施。在处理这类文件时，必须采取严格的隔离与防护手段以避免对系统造成损害。 请注意，在分享和讨论此类话题时，请确保不泄露任何敏感信息或个人联系方式等数据。
     
  • 恶意软件分析案例
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    本案例深入剖析了典型恶意软件的行为模式和技术特征，通过详细的技术解读和实战操作，旨在提升安全专业人士对威胁的识别与应对能力。 恶意代码分析实例：病毒与木马的实际案例分析
     
  • 微软恶意软件数据集.zip
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    微软恶意软件数据集包含由微软安全响应中心收集的各类恶意软件样本及其元数据。此资源对于研究和开发反病毒技术至关重要。 自然语言处理数据集包含了大量用于训练和测试自然语言处理模型的文本数据。这些数据集通常包含各种类型的语料库，如对话、新闻文章、社交媒体帖子以及问答对等，以帮助机器学习算法更好地理解和生成人类语言。准备高质量的数据集是开发高效能自然语言处理系统的关键步骤之一。
     
  • Windows恶意软件分析实验
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    Windows恶意软件分析实验是一门专注于研究和理解在Windows操作系统上运行的恶意软件的技术课程。通过实际操作与案例分析，学习者能够掌握识别、逆向工程及防御恶意软件的关键技能。 使用OD（动态分析工具）、IDA（静态分析工具）和PEid（查壳工具）对Windows恶意代码进行详细分析。
     
  • AVClass：恶意软件标记工具
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    AVClass是一款用于识别和分类计算机病毒及恶意软件的专业工具，它能够帮助安全研究人员快速、准确地标注样本，促进恶意代码分析和防护技术的发展。 AVClass 和 AVClass2 是用于标记/分类恶意软件样本的 Python 工具。您可以将大量恶意软件样本的 AV 标签（例如 VirusTotal JSON 报告）作为输入，它们会从每个样本中提取标签并输出结果。原始的 AVClass 仅输出家族名称（即，家族标签）。默认情况下，它为每个样本输出最可能的家族名称（如 zbot、virut），还可以列出在该样本中发现的所有替代家族名称及其排名。 相比之下，较新的 AVClass2 还会额外输出其他标签来描述恶意软件类别（例如蠕虫、勒索软件或灰色软件）、行为特征（例如垃圾邮件、DDoS 攻击）和文件属性（如打包过的文件、Themida 加固等）。举个例子，在使用示例输入文件时，运行 AVClass2 命令可以展示这些不同之处。
     
  • 一键清除恶意软件SoftCnKiller
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    SoftCnKiller是一款专为用户提供便捷、高效的恶意软件清理工具。它能够快速识别并彻底移除系统中的病毒和恶意程序，保障用户设备安全与稳定运行。 卸载软件时也需要清理注册表。我们通常会使用Geek、Uninstall和RevoUninstaller这三款工具进行手动卸载。这些工具都非常强大，但如果不能识别流氓软件和驱动程序，可能会不小心将系统驱动程序一并删除，导致系统出现错误。因此我们需要一个能够自动识别流氓软件的工具——SoftCnKiller来辅助我们完成这一任务。