宏病毒

摘要： 宏病毒是存在于Office文档中的病毒,虽然传统杀毒软件可以扫描已有宏病毒,但是对于新出现的宏病毒处理仍然存在不足。使用机器学习的方法,通过比较正常宏和有害宏的特征不同,提出了一种新的宏特征选择方法,并使用SVM算法训练得到分类模型。结合分类模型和宏自身的病毒特征进行综合判断,从而可以达到对新出现宏的类别预测。实验结果表明,采用该模型成功率可以达到83.61%。

摘要： 宏病毒在高级持续性威胁中被广泛运用.其变形成本低廉且方式灵活,导致传统的基于病毒规则库的反病毒系统难于有效对抗.提出一种基于梯度提升决策树的变形宏病毒检测方法.该方法以病毒专家经验为指导,实施大规模特征工程,基于词法分析对变形宏病毒做细粒度建模,并使用海量样本训练模型.实验表明,该方法能够准确检测企业级用户网络中传播的真实变形宏病毒和主流变形工具生成的变形宏病毒;对400万个宏程序样本进行10折交叉验证,准确率和召回率分别达到99.41％和97.34％,优于现有其他方法.

摘要： 病毒危害:宏病毒是非常古老的一类电脑病毒,在沉寂了—段时间以后,这类病毒最近又有抬头的趋势。最近就有一个宏病毒通过常见的电子表格文件进行传播,一旦用户打开该文件并且激活软件的宏功能,该病毒就会在系统后台打开IE浏览器的进程,并且对指定的导航网站链接进行访问,而黑客则通过导航网站的流量分成来获取相关的经济利益.

摘要： 随着信息时代的不断前进以及Windows系统的统治地位,人们在日常工作中频繁接触Office办公软件;另外,随着计算机技术不断的发展,宏病毒也随之产生并不断衍生,类型也多种多样.本文就一号病毒的改写作简单介绍.

摘要： 随着信息时代的不断前进以及Windows系统的统治地位，人们在日常工作中频繁接触Office办公软件；另一方面随着计算机技术不断的发展，宏病毒也随之产生并不断衍生。然而Office办公软件的使用群体普遍是一些不具备计算机安全和病毒防御素养的群体，所以对于宏病毒的学习和研究是很有必要的。本文就宏病毒的功能特性和工作原理作简单介绍。

摘要： 随着信息时代的不断前进以及Windows系统的统治地位,人们在日常工作中频繁接触Office办公软件;另一方面随着计算机技术不断的发展,宏病毒也随之产生并不断衍生.然而Office办公软件的使用群体普遍是一些不具备计算机安全和病毒防御素养的群体,所以对于宏病毒的学习和研究是很有必要的.本文就宏病毒的功能特性和工作原理作简单介绍.

摘要： 随着网络的快速普及，宏病毒这种古老的病毒又开始焕发出它的“第二春”。最近就有一种全新的宏病毒，在全球范围内快速传播。黑客首先通过电子邮件的形式，利用引人注目的标题诱使用户运行电子邮件的附件。一旦用户打开这个附件文件，并允许宏进行运行操作的话，那么宏将从远端服务器安装一款名为LockyA9勒索软件并运行。只要这个勒索软件开始运行，用户电脑里的所有文件都将被加密锁死，所有的文件全变成“．Iocky”后缀的加密文件。这个时候用户要么支付一定量的比特币来获得解密文件所需的密匙信息（即使支付了也不一定能解决），要么只能默默地进行流泪了。

摘要： 本文分析了宏病毒的产生及作用机制,深入比较了宏病毒与一般病毒的差别及特点,总结、归纳了宏病毒的常见种类,首次对感染Excel、Access、Ami pro等软件宏病毒进行了总结、分类.并通过对美丽杀及其变种宏病毒的剖析,最后提出了防治宏病毒的二类基本方法及一些行之有效的防治办法.

摘要： 介绍计算机病毒对抗的重要性,及宏病毒的产生、工作机制及其特点.

摘要： 本发明提供了一种基于宏病毒组学的土壤病毒检测技术，使用特定的标签引物组合物进行扩增；所述的标签引物包括引物部分和标签部分；所述的标签部分选自SEQ ID NO.1‑12；所述的引物部分选自SEQ ID NO.13‑14。该标签引物组合物具有通量高、速度快、读长长的优点。且本发明的前处理技术建立了精准、专性、高效的病毒基因组提取方法，污染少。

摘要： 本发明公开了一种检测样本中宏病毒组的方法，属于宏基因组分析技术领域，包括将待检测样本的二代测序数据和三代测序数据进行相互校正和混合组装，得到混合组装contigs，并将三代测序数据单独组装得到Nanopore contigs；进一步将所述混合组装contigs和Nanopore contigs分别进行比对注释，得到候选病毒contigs、非病毒contigs，和Nanopore病毒contigs；最后将3种数据集进行聚类分析，根据聚类结果进一步地综合分析，补充遗漏的病毒序列，并校正物种注释结果，得到更灵敏、准确且全面的病毒鉴定结果。

摘要： 本发明公开了一种宏病毒识别方法、装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：获取待检测文件的待检测宏程序；使用决策模型对待检测宏程序进行分析，识别待检测宏程序是否为病毒宏程序，其中，决策模型为使用多组训练数据通过机器学习算法训练出的，多组训练数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每组训练数据均包括：病毒宏程序和标识该宏程序为病毒的标签；第二类数据中的每组训练数据均包括：非病毒宏程序和标识该宏程序不为病毒的标签；在确定待检测宏程序属于病毒宏程序的情况下，确定待检测宏程序对应待检测文件为病毒文件。本发明解决了现有宏病毒识别效率低的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种宏病毒组新病毒鉴定方法，本发明涉及基因检测域。该宏病毒组新病毒鉴定方法，通过DNA提取：准备检测提取的不同的环境样品，以及环境样品的数量，并将取得的同质量的样品制备成菌液样本，将制备的若干份菌液样本进行DNA提取，使其满足宏基因组测序要求；连接接头序列：对待测基因组的DNA进行纯化处理，并对纯化后的DNA连接接头序列获得连接产物；文库制备、用引物对连接的DNA片段进行扩增，获得DNA测序文库、上机测序；能够无需通过微生物的分离纯化培养，就能够更加深入地对群落结构、物种分类、系统进化、基因功能及代谢网络等方面进行研究，同时通过多组对比参数数据，提升了鉴定、研究效果。

摘要： 本发明提供了一种基于宏病毒组学的土壤病毒检测技术，使用特定的标签引物组合物进行扩增；所述的标签引物包括引物部分和标签部分；所述的标签部分选自SEQ ID NO.1‑12；所述的引物部分选自SEQ ID NO.13‑14。该标签引物组合物具有通量高、速度快、读长长的优点。且本发明的前处理技术建立了精准、专性、高效的病毒基因组提取方法，污染少。

摘要： 本发明实施例公开一种宏病毒的检测方法、装置、电子设备及介质，涉及计算机安全技术领域，能够提高宏病毒检测方法的通用性。所述方法包括：检测目标文档中是否存在宏代码；若所述目标文档中存在宏代码，则在所述目标文档中确定第一非空单元格的列序号与第二非空单元格的列序号的差值；其中，所述第一非空单元格与所述第二非空单元格为所述目标文档中的表格中处于同一行的两个单元格，且所述第一非空单元格与所述第二非空单元格之间的单元格为空单元格；若所述差值大于预设阈值，则判定所述目标文档中存在宏病毒。本发明实施例提供的技术方案适用于对文档中的宏病毒进行检测。

摘要： 本发明公开了注释宏病毒组原始测序数据短读序列的方法、系统、存储介质和装置，基于windows系统，方法包括以下步骤：获取原始测序数据，对原始测序数据进行解压并提取短读序列，生成短读序列数据集，调用blastn程序将数据集比对到数据库中；保留每条短读序列的最佳比对结果，并将最佳比对结果中比对质量差的结果去除，然后按照基因id添加病毒种名称；基于脚本库，统计注释到每个病毒种的短读序列数目，计算每个病毒种的短读序列在基因组上比对位置的标准偏差，并按照注释的病毒种提取对应的短读序列序列，输出fasta数据集。本发明实现了宏病毒组原始数据注释的本地化、轻便化，便于不具备生物信息学背景知识的研究人员使用。

摘要： 本公开涉及一种Office文档中宏病毒的检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：从待检测Office文档中提取宏代码；根据预设的词法标注库，对所述宏代码中的各分词及各语句进行词法标注，生成标注宏代码；对所述标注宏代码进行语法分析，生成抽象语法树；对所述抽象语法树中的每个节点进行向量化，得到所述每个节点对应的向量序列；将所述抽象语法树以及所述每个节点对应的向量序列输入预先训练的语义提取模型，以获取所述宏代码对应的语义特征；将所述语义特征输入预先训练的分类器中，根据所述分类器的输出结果确定所述待检测Office文档是否携带宏病毒。由此，能够提高Office文档中宏病毒检测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种检测样本中宏病毒组的方法，属于宏基因组分析技术领域，包括将待检测样本的二代测序数据和三代测序数据进行相互校正和混合组装，得到混合组装contigs，并将三代测序数据单独组装得到Nanopore contigs；进一步将所述混合组装contigs和Nanopore contigs分别进行比对注释，得到候选病毒contigs、非病毒contigs，和Nanopore病毒contigs；最后将3种数据集进行聚类分析，根据聚类结果进一步地综合分析，补充遗漏的病毒序列，并校正物种注释结果，得到更灵敏、准确且全面的病毒鉴定结果。

摘要： 本发明公开了一种宏病毒组流程的优化分析方法，1)序列质控，2)序列拼接，3)病毒序列预测，4)病毒序列聚类处理，5)物种注释，本发明分析数据更为准确,能拼接出长度较长的contig，从而提高比对结果的准确性和注释结果的可靠性。