一种恶意软件行为分析系统的设计与实现

基于虚拟化技术的恶意软件行为分析是近年来出现的分析恶意软件的方法。该方法利用虚拟化平台良好的隔离性和控制力对恶意软件运行时的行为进行分析,但存在两方面的不足:一方面,现有虚拟机监视器(Virtual Machine Monitor,VMM)的设计初衷是提高虚拟化系统的通用性和高效性,并没有充分考虑虚拟化系统的透明性,导致现有的VMM很容易被恶意软件的环境感知测试所发现。为此,提出一种基于硬件辅助虚拟化技术的恶意软件行为分析系统——THVA。THVA是一个利用了安全虚拟机(SVM)、二级页表(NPT)和虚拟机自省等多种虚拟化技术完成的、专门针对恶意软件行为分析的微型VMM。实验结果表明,THVA在行为监控和反恶意软件检测方面表现良好。

硬件虚拟化恶意软件行为分析系统的设计与实现

本文提出一种基于硬件辅助虚拟化技术的恶意软件行为分析系统———THVA。THVA是一个只有6000余行代码,利用了安全虚拟机(SVM)、二级页表(NPT)、外部设备访问保护(EAP)和虚拟机自省等多种虚拟化技术完成的、专门针对恶意软件行为分析的微型VMM。并对系统的虚拟自省性进行了测试,证明了系统的有效性。

基于硬件虚拟化的恶意软件行为分析系统

基于虚拟化技术的恶意软件行为分析是近年来出现的分析恶意软件的方法。本文首先对当前主流恶意软件行为分析技术进行了探讨,然后在此基础之提出了一种基于硬件辅助虚拟化技术的恶意软件行为分析系统——THVA,并设计了性能测试实验来证明THVA的有效性。

基于FCM-LSTM的软件运行资源变化规律方法研究

软件在运行过程中会消耗资源,此过程存在两个问题,一是难以确定资源消耗发生变化的拐点,二是同一软件同一模块运行不同任务时,所产生的数据样本数量级差异过大。基于此,提出一种结合FCM和LSTM的算法研究软件运行资源变化规律的方法,利用FCM算法实现不同数量级样本间的群聚,接着把处理后的样本放入LSTM模型进行训练,进而得到资源消耗变化曲线。实验表明,通过资源消耗变化曲线能够确定拐点的类型和其出现的位置区间,进而找到软件运行资源变化规律。另外,通过对比分析,FCM-LSTM模型在解决此问题上的准确率高于其他同类型的传统算法。

一种基于硬件辅助虚拟化的软件行为分析器的设计与实现

基于虚拟化技术的软件行为分析是近年来出现的分析软件的方法。文本提出一种基于硬件辅助虚拟化技术的软件行为分析器——HVA。HVA是一个利用了安全虚拟机(SVM)、二级页表(NPT)和虚拟机自省等多种虚拟化技术完成的、专门针对软件行为分析的微型VMM。结果表明,HVA在软件行为分析方面表现良好。

基于资源访问规则与行为截获的软件封装方法

在分析软件系统接口框架体系和软件资源访问接口特征之后，给出了一个通用资源定义模型及其描述语言和一个资源访问规则映射机制及其描述语言。在此基础之上，提出了一种面向二进制的基于资源访问抽象描述和软件行为截获的黑盒遗留软件封装方法，而且设计并实现了一个自动软件封装器原型TinyWrapper。对该方法在典型的软件重用场景中的作用进行了评估，结果表明，方法可以成功处理场景中的所有复用需求，同时验证了该方法的有效性，证明了该方法容易部署且对改造后的遗留软件产生的负载低。

核电厂数字化主控室班组成员沟通行为特征分析

数字化核电厂中操作班组成员之间的沟通对维持良好的操作绩效有着重要的作用,操纵员与协调员、值长间的沟通可靠性直接影响电厂的安全水平。文章从数字化主控室班组成员的沟通内容入手,利用Interact9行为分析系统对核电厂模拟机实验录像进行分析,从班组成员沟通特征的角度分析了数字化主控室操作班组沟通行为特征及其对人因失误的影响。