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基于云安全的恶意软件处理技术的硏究专业计算机科学与技术_开题报告9

Ktbg16431 基于云安全的恶意软件处理技术的硏究专业计算机科学与技术_开题报告9一、文献综述（一）传统恶意软件处理技术传统恶意代码分析技术已经得到非常普遍的应用，包括基于特征码技术以及虚拟机技术的传统技术，不仅在杀毒软件上得到了广泛应用以及长足的发展，而且在军事、金融、游戏、电子商务等领域也有了相当多�..

基于云安全的恶意软件处理技术的硏究专业计算机科学与技术_开题报告9 Ktbg16431 基于云安全的恶意软件处理技术的硏究专业计算机科学与技术_开题报告9

一、文献综述

（一）传统恶意软件处理技术

传统恶意代码分析技术已经得到非常普遍的应用，包括基于特征码技术以及虚拟机技术的传统技术，不仅在杀毒软件上得到了广泛应用以及长足的发展，而且在军事、金融、游戏、电子商务等领域也有了相当多的应用。从参考文献来看，这些传统恶意软件处理技术虽然经过了很大的发展，也取得了良好的效果，在很长一段时间里，它们抑制住了恶意软件的爆发，严重压缩了恶意软件的生命周期。但是伴随着恶意软件的数量增长越来越快，种类越来越复杂，趋利性越来越明显，传统处理技术越来越开始力不从心。

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（二）基于云安全的恶意软件处理技术

在国外，云计算越来越受到重视，各个大型公司、政府企事业单位相应的加大了对云计算的重视程度。如IBM公司的蓝云计划，其中IBM公司的Winy Chiu也做出回应，透露云计算将是IBM公司的重要业务之一，而且公司本身也在这方面做出了相应计划，投资3.6亿美元建立云计算数据中心，来提高能源利用率和减少二氧化碳的排放量，减少成本的同时尽可能的做到环保；与此同时，Google的云计算计划也提上进程，它与IBM公司合作，力求云计算覆盖全球的多所大学，以降低分布式计算下学术研究对一些软硬件设备及技术的使用成本；另外还有微软的Windows Azure和亚马逊的AmazonEC2—弹性计算云机制，都是对云计算的推广运用，微软的Windows Azure主要考虑服务器的远程支持，亚马逊的Amazon EC2实现云计算的可调整机制。

在国内，云计算的应用也得到了越来越广泛的推广。IBM与无锡市政府合作的云计算中心于2008年落成，这标志着云计算在我国商业中的普及；Google宣布在我国推出云计算计划，其中清华大学将与Google合作开展“大规模数据处理”这一课程，协助云计算在国内一些高校中的推广。另外，国内的一些政府、企事业单位、电信移动等运营商也将云计算与其本身联系在一起，从而构建了相应的企业云、私有云等，以便于提高企业内部资源的利用率，节省企业内部的运营成本，同时提高政府企事业单位的运营效率。

伴随着云计算的发展，越来越多的杀毒软件厂商和信息安全研究机构开始希望借助云技术提高产品的性能、检测率、防御能力以及威胁情报搜集能力。云安全技术应运而生，它涉及到并行计算、大数据、云计算等相关技术，给传统技恶意软件检测技术带来了新的活力，使得杀毒软件的各项技术指标较之前有了很大的提升。到了最近两年，SaaS概念的活跃引发了云安全技术的又一次变革，云安全被作为一项服务提供给用户，成为了云安全技术的新亮点。

（三）国内外研究现状

1. 国内云安全技术的相关研究开始于2009年，学术界开始研究云安全的概念并提出一些云安全技术的模型。同年瑞星利用瑞星2009和瑞星卡卡上网助手等客户端行程的系统，推出云安全概念产品。2011年，金山网络推出国内真正意义上的第一款云杀毒软件——金山毒霸2011，此后国内其他几家主流杀毒软件厂商如360、瑞星、腾讯、百度等也相继推出了各自的云杀毒软件。目前国内的杀毒软件普遍采用多引擎技术，采用了基于云的行为检测技术，以及主动防御技术。

2. 国外的云安全相关技术研究比较深入。06年，ESET推出ThreatSense.net预警系统，在引擎发现异常但又不足以判定是病毒时，搜集相关情报，与云端进行交互，以便及时做出准确处理。08年密歇根大学的研究者提出了基于云的多引擎查杀技术。同年，趋势科技在之前的一些研究的基础上提出“云安全”技术。09年，Panda推出了云杀软，利用云的强大功能，打造出了轻量级的客户端。11年，机器学习和大数据技术开始被融合入云安全技术范畴，助力恶意软件的云端处理和防范。随着近期几起重大安全事件的发生，已经有研究机构和厂商也开始研究利用云安全技术发现或防范Targeted Attack和APT攻击。

二、^范文提纲

恶意软件介绍

恶意软件简介

恶意软件分类

恶意软件危害

实例样本分析

传统恶意软件处理技术

基于特征码的病毒检测技术

基于虚拟机的病毒检测技术

恶意软件与传统恶意软件处理技术的对抗

病毒制作产业化

免杀技术

利用社交网络

利用0Day

传统AV技术的不足

基于云安全的恶意软件处理技术

多引擎病毒检测系统

样本采集系统

样本评估分类系统

云特征平台

云安全技术的优点与不足

项目总结

云安全技术的优点与不足

本项目中的不足

未来展望

三、参考文献

[1]李剑.计算机病毒防护[M].北京:北京邮电大学出版社.2009

[2]王倍昌.计算机病毒揭秘与对抗[M].北京:电子工业出版社.2015

[3]任晓珲.黑客免杀攻防[M].北京:华章图书.2013

[4] 张小康.基于数据挖掘和机器学习的恶意代码检测技术研究[J].中国科学技术大学.2009

[5] 张茜.云安全环境下的恶意代码前端检测技术研究[J].合肥工业大学.2015

[6]雷迟骏. 基于启发式算法的恶意代码检测系统研究与实现[J].南京邮电大学.2016

[7]孟超. 基于云计算的病毒恶意软件分析研究[J]. 南京航空航天大学.2013

[8]韩弈.基于云计算的恶意程序检测平台设计与实现[J].计算机工程.2014

[9]维基百科.沙箱[Z].[20130910].://zh.wikipedia.org/w/index/php?title=沙盒&variant=zh-cn

[10]百度百科.杀毒软件[Z].[20150401].://baike.baidu.com/view/33433.htm

[11]金山网络.金山网络云盾计划[Z].[2012].://code.ijinshan.com/api/

[12]搜狗百科.云安全[Z].[20140123].://baike.sogou.com/v62151.htm

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