RAPPER：基于性能计数器的勒索软件防护方法
密码学与安全
2018-02-13 v1
摘要
勒索软件能够造成直接且可控的经济损失，这使其成为网络安全中最突出的威胁之一。根据最新统计，2017年第一季度报告的恶意软件中超过一半为勒索软件，且新手网络罪犯获取勒索软件即服务(ransomware-as-a-service)构成了强劲威胁。基于公钥的数据劫持及后续勒索的概念于1996年提出。此后，尽管底层技术保持不变，勒索软件变体以不同的密码系统和更大的密钥规模出现。尽管文献中已有提出通用框架来检测加密勒索软件的工作，我们提出了一种两步无监督检测工具，其在怀疑某进程活动为恶意时发出警报以供第二步进一步分析，并以最小痕迹检测之。该两步检测框架RAPPER使用人工神经网络和快速傅里叶变换，利用最小迹点开发出一种高精度、快速且可靠的勒索软件检测方案。
引用
@article{arxiv.1802.03909,
title = {RAPPER: Ransomware Prevention via Performance Counters},
author = {Manaar Alam and Sarani Bhattacharya and Debdeep Mukhopadhyay and Anupam Chattopadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03909},
year = {2018}
}