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恶意代码检测
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2023 年 10 月 11 日
《使用静态污点分析检测恶意代码》CMU最新30页slides
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问题
美国国防部使用大量由不同供应链生产的软件。
这些供应链可能会被对手破坏:
网络入侵
内部威胁
未能检测到恶意代码的代价可能非常高昂,但检测却很困难。
例如 2020 年 SolarWinds 事件
目标是检测两种类型的恶意代码:
潜在敏感信息的外泄
定时炸弹/逻辑炸弹、远程访问木马等。
一般来说 调用潜在敏感的系统 API 调用(如启动新进程)以响应潜在的可疑触发(如在特定日期、响应传入的网络数据包等)。
方法
范围限制:会将代码标记为潜在恶意代码,但需要进一步的人工分析才能确定代码是否真的是恶意代码。
行为是否恶意取决于程序应该做什么。
漏洞(如 SQL 注入)不在本项目的主要关注范围内。
工具的目标:生成能简明、准确地描述代码库潜在恶意行为的输出结果,以便人工分析师能快速、准确地判断该行为是良性的还是恶意的。
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