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                题名基于动态行为分析的网页木马检测方法
                    被引量:9
            
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                            作者
                                张卫丰
                                刘蕊成
                                许蕾
                
            
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                    机构
                    
                            南京邮电大学计算机学院
                            南京大学计算机科学与技术系
                    
                
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                出处
                
                
                    《软件学报》
                    
                            EI
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2018年第5期1410-1421,共12页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340702)
                                    国家自然科学基金(61272080
                                +1 种基金
                                    91418202
                                61403187)~~
                        
                    
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                    文摘
                        网页木马是一种在网页中插入攻击脚本,利用浏览器及其插件中的漏洞,使受害者的系统静默地下载并安装恶意程序的攻击形式.结合动态程序分析和机器学习方法,提出了基于动态行为分析的网页木马检测方法.首先,针对网页木马攻击中的着陆页上的攻击脚本获取行为,监控动态执行函数执行,包括动态生成函数执行、脚本插入、页面插入和URL跳转,并根据一套规则提取这些行为,此外,提取与其相关的字符串操作记录作为特征;其次,针对利用堆恶意操作注入shellcode的行为,提出堆危险指标作为特征;最后,从Alexa和Virus Share收集了500个网页样本作为数据集,用机器学习方法训练分类模型.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有准确率高(96.94%)、可有效地对抗代码混淆的干扰(较低的误报率6.1%和漏报率1.3%)等优点.
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            网页木马
                            堆恶意操作
                            代码混淆
                            动态分析
                            机器学习
                    
                
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                    Keywords
                    
                            drive-by-download
                            heap malicious operation
                            code obfuscation
                            dynamic analysis
                            machine learning
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]                                
                            
                    
                
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                题名基于Jalangi的广告代码调用路径追踪
                    被引量:1
            
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- 
                
                            作者
                                许蕾
                                刘蕊成
                                陈贵美
                                赵晨
                                张卫丰
                
            
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                    机构
                    
                            南京大学计算机科学与技术系
                            南京邮电大学计算机学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《软件学报》
                    
                            EI
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2019年第7期2124-2138,共15页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340702)
                                    国家自然科学基金(61272080,91418202,61403187)~~
                        
                    
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                    文摘
                        随着互联网的迅猛发展,网络广告成为互联网最重要的商业模式之一。网络广告在促进互联网发展的同时,也带来了用户信息泄露、影响用户网页浏览体验等负面问题。为了对网络广告进行系统的研究,需要获取广告生成过程中完整的调用路径。由于加载到页面中的JavaScript文件量大、函数调用路径链路长、路径中的JavaScript代码经过了一定的压缩和混淆,因此很难通过静态方法获取网络广告调用路径。分析了动态广告生成的过程,对相关代码进行动态插桩,利用函数参数实现广告调用信息的传递,并记录下每个iframe内部的调用信息,通过匹配与合并多个iframe的信息,生成了完整的广告调用路径并确定了广告插入的操作方式。针对21个真实网站进行了实验,结果表明:该方法能够在不太影响性能的前提下,获取到静态方法无法获取到的广告动态加载过程信息并生成广告代码调用路径。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            动态插桩
                            调用路径
                            广告代码分析
                    
                
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                    Keywords
                    
                            dynamically instrument
                            call path
                            ad code analysis
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]                                
                            
                    
                
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