一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测方法和系统

    公开(公告)号:CN102819697B

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201110440633.0

    申请日:2011-12-26

    Inventor: 康学斌 贺磊钢

    Abstract: 本发明公开了一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测方法包括:通过特征提取获取恶意指令序列;依次检测系统中的线程信息,识别线程起始数据的指令集,并根据不同指令集对每个线程起始数据进行反编译得到线程的执行指令序列;将所述线程的执行指令序列与所述恶意指令序列进行完全匹配,如果匹配成功则该所述线程为恶意线程。还公开了一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测系统。本发明技术方案可以检测多种平台的恶意代码。同时可以检测恶意代码的线程并对线程进行处置。

    一种基于高频统计的CC攻击识别方法及系统

    公开(公告)号:CN103916379A

    公开(公告)日:2014-07-09

    申请号:CN201310640806.2

    申请日:2013-12-04

    Abstract: 本发明公开了基于高频统计的CC攻击识别方法及系统,首先,识别骨干网流量中的HTTPGET请求,并获取源IP、目的IP和URI,计算hash值;若缓冲区中存在与所述hash值相同的统计项目,则计数值加1,否则判断缓冲区是否已满,若否,将所述hash值作为新的统计项目加入缓冲区,并设定计数值为1,否则将缓冲区所有统计项目的计数值减1,并判断缓冲区中是否存在计数值为0的统计项目,若存在,则清除所述统计项目,并将所述hash值作为新的统计项目加入缓冲区;若缓冲区中存在单位时间计数值超过设定阈值的统计项目,则认为存在CC攻击,并报警。本发明克服了CC攻击被大型网站的正常访问淹没的可能性,利用高频数据统计的思想来有效识别CC攻击。

    一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测方法和系统

    公开(公告)号:CN102819697A

    公开(公告)日:2012-12-12

    申请号:CN201110440633.0

    申请日:2011-12-26

    Inventor: 康学斌 贺磊钢

    Abstract: 本发明公开了一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测方法包括:通过特征提取获取恶意指令序列;依次检测系统中的线程信息,识别线程起始数据的指令集,并根据不同指令集对每个线程起始数据进行反编译得到线程的执行指令序列;将所述线程的执行指令序列与所述恶意指令序列进行完全匹配,如果匹配成功则该所述线程为恶意线程。还公开了一种基于线程反编译的多平台恶意代码检测系统。本发明技术方案可以检测多种平台的恶意代码。同时可以检测恶意代码的线程并对线程进行处置。

    基于线程行为的木马窃取文件检测方法和系统

    公开(公告)号:CN102394859A

    公开(公告)日:2012-03-28

    申请号:CN201110211059.1

    申请日:2011-07-27

    Inventor: 康学斌 肖新光

    Abstract: 本发明提供了一种基于线程行为的木马窃取文件检测方法,包括:监视线程的文件操作和网络操作;将监视的线程和线程所属的进程以及截获的文件操作及文件读取数据和网络操作及网络发送数据形成行为序列缓冲队列;根据缓冲队列中的行为序列判断线程读取的文件是否为网络发送的文件;如果线程读取的文件为网络发送的文件,并且检查该线程及线程所属的进程具有隐蔽性,则有木马窃取文件行为。本发明还提供了一种基于线程行为的木马窃取文件检测系统。本方法和系统极大减少对正常文件传输的误报,提高对木马窃取文件的检测。

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