【恶意代码概述】 恶意代码，通常包括计算机病毒、蠕虫、特洛伊木马、后门程序、恶作剧程序等，是针对信息安全的威胁，它们以破坏、泄露信息、占用资源为目的，对计算机系统和数据安全构成严重风险。这些恶意代码通过多种途径传播，如电子邮件、下载的软件、网络共享等，给用户带来不同程度的危害。 【计算机病毒详解】 计算机病毒是一种具有自我复制能力和破坏性的特殊程序。1994年的《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》将其定义为插入破坏计算机功能或数据的指令或程序代码。计算机病毒的主要特性包括： 1. **传染性**：病毒能从已感染的计算机传播到未感染的计算机。 2. **隐蔽性**：病毒代码难以被识别，与正常程序相似。 3. **潜伏性**：病毒可以长时间隐藏，只有在特定条件下才激活并表现出来。 4. **表现性**：病毒发作时表现出破坏性行为。 计算机病毒按照攻击对象可分为针对计算机系统和网络的病毒，根据感染对象可分为引导型和文件型病毒。例如，CIH病毒是一种破坏性极强的文件型病毒，能感染Windows系统的*.exe文件，造成数据丢失甚至硬件损坏。 【蠕虫病毒】 蠕虫与计算机病毒的不同之处在于，蠕虫不依赖宿主程序，而是自我复制并通过网络传播。蠕虫的典型步骤包括搜索目标、建立连接和自我复制。例如，2001年的“红色代码”蠕虫利用微软IIS服务器的漏洞进行感染，不仅自我复制，还能植入木马程序，实现远程控制，开启了网络蠕虫的新时代。 【特洛伊木马】 特洛伊木马是一种伪装成有用或无害程序的恶意软件，用户在不知情的情况下安装，导致数据泄露或系统被控制。与计算机病毒和蠕虫不同，特洛伊木马不会自我复制，但一旦激活，黑客可以通过远程控制受感染的系统，进行各种非法活动。 【防范策略】 为了防范恶意代码，应采取以下措施： 1. 安装和更新防病毒软件，定期扫描系统。 2. 及时修补操作系统和应用程序的安全漏洞。 3. 不随便打开未知来源的邮件附件或下载链接。 4. 使用强密码，避免使用公共WiFi进行敏感操作。 5. 定期备份重要数据，以防万一。 6. 提高用户安全意识，教育用户警惕网络钓鱼和欺诈行为。 了解恶意代码的类型、工作原理以及防范方法是保障个人和组织信息安全的关键。通过持续学习和采取有效的防护措施，可以降低恶意代码带来的风险。

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《计算机病毒与恶意代码》：原理、技术与防范 期末不挂科，看我这篇就够啦！

基于随机森林的恶意代码检测技术，朱鹏博，武斌，随着互联网的普及，恶意软件危害越来越大。本文提出一种基于随机森林算法的静态恶意代码检测技术。该技术通过对汇编操作码进行集

数据大会2020 DataCon2020大数据安全分析大赛， :trophy: 【方向五】恶意代码分析冠军原始码和方案。 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：需要关注虚拟机，调试软件，反编译软件，逆向分析工具和杀软名 ③〜⑤：需要关注系统关键路径，位数 ⑥〜⑦：需要关注域名，IP，端口，钱包地址，可见字符串 ⑧ ⑩：同③ ⑤ 逆向工程中得到的思路 通过逆向分析，发现许多样本函数名包含数据货币名，密码学算法名（哈希算法）。 很多带壳样本：UPX，Pelite，VMP…… 白样本含有很多其他类别恶意程序，如病毒，外挂…… 算法与模型 复赛环境建设说明： 复赛预脚本： 复赛测试脚本： 重复赛一键验证测试脚本： 本次初赛，附加赛与复赛我们队使用的五种算法或模型如下（其中在复赛中因为有性能的需求，部分模型未使用）： 灰色图 PE文件二进制每一个字节对应一个变量，最后缩放

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恶意代码分析实战，详细介绍了网络安全基本技术。包括：静态分析、动态分析、反汇编、IDA分析等

恶意代码检测 该资源为恶意代码检测与识别的相关链接汇总，希望对您有所帮助！ 这是一个webshel​​l收集项目 送人玫瑰，手有余香，如果各位下载了本项目，也请您能提交shell 本项目涵盖各种常用脚本 如：asp，aspx，php，jsp，pl，py 收集自网络各处的webshel​​l样本，用于测试webshel​​l扫描器检测率。 史上最全的恶意软件地址集合 最新webshel​​l大合集收集与整理了各种webshel​​l，在日后的项目中做Webshel​​l检测训练。 网络安全数据集 本文主要收录安全相关的数据集，适合初创，中小型企业用于训练和验证自己的机器学习的模型，提高准确率和准确度。后续会慢慢补充，慢慢增加。 恶意Web请求数据集 数据集：1.KDD99网络流量数据集，有dos，u2r，r21，probe等类行攻击2.HTTP DATASET CSIC 2010，包含

针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征，提出了基于栈式自编码（stacked auto encoder，SAE）的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像特征、指令语句中的隐含特征；在此基础上，为提高特征选择对分类算法准确性的提高，将恶意代码纹理特征以及指令语句频度特征进行融合，训练栈式自编码器和softmax分类器。实验结果表明，基于恶意代码纹理特征以及指令频度特征，利用栈式自编码分类算法对恶意代码具有较好的分类能力，其分类准确率高于传统浅层机器学习模型（随机森林、支持向量机），相比随机森林的方法提高了2.474%，相比SVM的方法提高了1.235%。

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