二进制代码特征提取与智能分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61802439
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

At present, the traditional malware detection technology cannot handle the fast-growing malware. To address the problem, in this project we focus on the binary code feature extraction and intelligent analysis in reverse analysis, which is of great significance in the field of malware detection. The researches of this project are detailed as following. (1) Based on the neural network model, this project studies the classification methods of binary files on different processor architectures. And then, the ByteWeight theory is used to identify binary functions, and the binary function features can be extracted finally. (2) By investigating the storage rule of debugging information, we propose an algorithm to accurately extract debugging information of binary files. Then, the debugging information injection technology is studies based on the reverse analysis tools. (3) To determine API association and the behavior of malicious software, we propose an algorithm based on associated objects model to associate the API which is logically related with each other in streaming of API call sequence. Next, we use API data dependency graph model to describe high-level behavior of program, and propose a behavior mining algorithm. Therefore, the aforementioned researches will provide a new method and idea for binary feature extraction in uncertain environment and malware behavior extraction.
目前,传统的恶意软件检测技术已不能应对恶意软件的迅猛增长。针对此问题,本项目研究二进制代码特征提取及智能分析技术,该技术在恶意软件检测领域中具有重大意义与实际应用价值。研究内容包括:(1)结合神经网络模型,研究不同处理器架构的二进制文件分类方法;研究字节权重模型进行二进制函数识别,进而提取二进制函数特征。(2)研究调试信息的存储规律,设计精确提取调试信息的算法,结合逆向分析工具,研究调试信息注入技术。 (3)针对API关联性和行为抽取问题,运用关联对象模型,设计算法从流式API调用序列中,将逻辑操作上具有前后联系的API关联起来;研究利用API数据依赖关系图模型作为描述程序高级行为的方法,并设计行为抽取算法。该项目的研究成果为不确定环境下二进制特征提取、恶意软件行为抽取提供了一种新的方法和思路。

结项摘要

二进制分析技术是当前网络空间攻防研究的热点之一,并且传统的二进制分析技术已经不能应对恶意软件的迅猛增长,本项目研究二进制代码特征提取及智能分析技术。项目从ARM固件装载基址判定方法、MIPS固件装载基址判定方法、UEFI固件的攻击面和漏洞分析等方面开展研究。通过研究ARM固件中跳转表的产生原因和编码规律提出一种利用固件中跳转表定位固件装载基址的算法;通过研究LDR指令编码规律和二进制函数加载原理,提出了一种利用LDR指令加载的二进制函数地址判定固件装载基址的方法;通过研究UEFI固件的架构、攻击面,设计并实现了一个UEFI固件全局变量访问工具,为模糊测试奠定了基础。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
基于属性加密技术研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    信息网络安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王生玉;汪金苗;董清风;朱瑞瑾
  • 通讯作者:
    朱瑞瑾
面向雾计算的隐私保护与访问控制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    信息网络安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪金苗;王国威;王梅;朱瑞瑾
  • 通讯作者:
    朱瑞瑾
椭圆曲线Diffie-Hellman密钥交换协议的比特安全性研究
  • DOI:
    10.11999/jeit2_190845
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏伟;陈佳哲;李丹;张宝峰
  • 通讯作者:
    张宝峰
Determining the Image Base of Smart Device Firmware for Security Analysis
确定智能设备固件的镜像库以进行安全分析
  • DOI:
    10.1155/2020/8899193
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ruijin Zhu;Baofeng Zhang;Yu-an Tan;Jinmiao Wang;Yueliang Wan
  • 通讯作者:
    Yueliang Wan
Determining the Image Base of ARM Firmware by Matching Function Addresses
通过匹配函数地址确定ARM固件的镜像库
  • DOI:
    10.1155/2021/4664882
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ruijin Zhu;Baofeng Zhang;Yu-an Tan;Yueliang Wan;Jinmiao Wang
  • 通讯作者:
    Jinmiao Wang

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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