基于云计算的病毒恶意软件分析.pdf

基于云计算的病毒恶意软件分析是信息安全领域的一项重要研究课题。随着信息技术的快速发展，传统的反病毒软件已经越来越难以应对日益猖獗的网络威胁。传统的恶意软件分析方法主要分为静态分析法和动态分析法两种。 静态分析法不涉及程序运行，它通过扫描程序代码来获取病毒特征值，进而对病毒恶意软件进行分析。这种方法可以在不激活潜在危险的情况下识别出恶意代码，但其缺点是在面对压缩加密或者代码迷惑等手段时，容易出现误报率高的问题。 动态分析法则在程序运行的过程中进行病毒恶意软件分析，通过执行程序的一次或多次来观察其行为，以此来准确地分析病毒。然而，动态分析法复杂且计算量大，因此在实际应用中受到一定限制。 云计算为病毒恶意软件分析提供了新的可能。云计算是一种基于互联网的信息资源处理方式，能够在大型资源处理中心的支持下提供强大的计算能力服务。当云计算与病毒恶意软件分析相结合时，可以实现病毒信息的即时发现与处理，及时响应各种最新的病毒恶意软件威胁。 文章中提到的病毒恶意软件动态行为分析系统，其总体架构包括了虚拟机环境监控、恶意行为确定、条件分支路径探索、进程复制、可疑文件分析报告等功能。这些功能的实现依赖于云计算平台的可扩展性和灵活性。在具体的实施方案中，执行引擎和解释器通过隔离病毒恶意软件，防止其行为发生，确保了系统效用的充分发挥。 此外，文章还提出了病毒恶意软件静态行为分析系统，这个系统利用了新的算法和技术，如CFO算法训练集成人工神经网络分类器进行模式识别，以此来提高分析的准确性和效率。 对于静态分析法，文章提出了静态语义分析的概念，包括对可执行文件的汇编语言代码进行分解、获取程序执行流图、翻译执行树和提取系统调用执行路径等环节。这些分析步骤利用了专门的工具如IDAPro，能够有效地对抗病毒的变形技术，提升代码行为描述的质量。 动态分析法在文章中则是通过收集执行过程中产生的数据来获取病毒的行为模式，这些行为模式的获取依赖于复杂的算法和测试，尽管它能够较为准确地分析病毒，但算法的复杂度限制了其发展与应用的广泛性。 综合来看，云计算环境下病毒恶意软件分析的关键在于结合传统分析方法的优点，利用云计算的资源和能力，实现更高效、更实时、更智能的病毒恶意软件分析。这项研究不仅为相关业内人士提供了参考和启发，也为未来网络安全技术的发展指明了方向。