基于代理与无代理沙箱用于动态行为分析的比较
密码学与安全
2019-04-04 v1 信息检索
摘要
恶意软件通过静态分析或动态分析进行检测与分类。在静态分析中，对恶意软件样本进行逆向工程与分析，以构建恶意软件签名。这些技术可轻易被多态、变形恶意软件、混淆与加壳技术所规避；而在动态分析中，恶意软件样本在受控环境中使用沙箱技术执行，以建模其行为。本文中，我们通过基于代理（Agent-based）与无代理（Agentless）动态沙箱系统分析了 Petya、Spyeye、VolatileCedar、PAFISH 等，以调研并基准测试它们在高级恶意软件检测中的效率。
引用
@article{arxiv.1904.02100,
title = {Agent-based Vs Agent-less Sandbox for Dynamic Behavioral Analysis},
author = {Muhammad Ali and Stavros Shiaeles and Maria Papadaki and Bogdan Ghita},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02100},
year = {2019}
}
备注
2018 Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS)