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Static Analysis of Executables to Detect Malicious Patterns

机译:用于检测恶意模式的可执行文件的静态分析

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摘要

Malicious code detection is a crucial component of any defense mechanism. In this paper, we present a unique viewpoint on malicious code detection. We regard malicious code detection as an obfuscation-deobfuscation game between malicious code writers and researchers working on malicious code detection. Malicious code writers attempt to obfuscate the malicious code to subvert the malicious code detectors, such as anti-virus software. We tested the resilience of three commercial virus scanners against code obfuscation attacks. The results were surprising: the three commercial virus scanners could be subverted by very simple obfuscation transformations. We present an architecture for detecting malicious patterns in executables that is resilient to common obfuscation transformations. Experimental results demonstrate the efficacy of our prototype tool, SAFE (a static analyzer for executables).
机译:恶意代码检测是任何防御机制的关键组成部分。在本文中,我们提出了关于恶意代码检测的独特观点。我们将恶意代码检测视为恶意代码编写者和从事恶意代码检测的研究人员之间的混淆与混淆处理游戏。恶意代码编写者试图混淆恶意代码,以颠覆恶意代码检测器,例如防病毒软件。我们测试了三种商业病毒扫描程序对代码混淆攻击的恢复能力。结果令人惊讶:这三种商业病毒扫描程序可以通过非常简单的混淆转换来颠覆。我们提出了一种用于检测可执行文件中恶意模式的架构,该架构可抵抗常见的混淆转换。实验结果证明了我们的原型工具SAFE(可执行文件的静态分析器)的功效。

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