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J-GLOBAL ID:201702241587037156   整理番号:17A0262956

データ特徴に基づくカーネルの悪意のあるソフトウェアの検出【JST・京大機械翻訳】

Data Characteristics-Based Kernel Malware Detection
著者 (4件):
資料名:
巻: 27  号: 12  ページ: 3172-3191  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2542A  ISSN: 1000-9825  CODEN: RUXUEW  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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カーネルソフトウェアはオペレーティングシステムのセキュリティに重大な脅威をもたらした。既存のカーネルソフト検出方法は主にコードの角度から、コードの再利用、コードの混乱攻撃を検出することができず、しかも少量のデータの改ざん攻撃を検出する方法は、不変量の特徴が限られているため、検出能力が制限される。これらの問題を解決するために,カーネル特性に基づくカーネル検出ソフトウェアを提案し,カーネルデータオブジェクトのアクセスプロセスを分析することによって,カーネルデータオブジェクトのアクセスモデルを構築した。次に,このモデルに基づいて,データ特性を構築するプロセスについて議論し,動的モニタリングと静的解析を結合して,カーネルデータオブジェクトを認識し,そして,EPTによってメモリアクセス操作を監視することによってデータ特性を構築した。最後に,本論文は,データ特性に基づくカーネルの悪意のあるソフトウェア検出アルゴリズムについて議論した。これらの結果に基づき,本論文では,MDS-DCBを検出し,MDS-DCBの有効性と性能を実験的に評価した。実験結果は以下を示す。MDS-DCBは,効果的にカーネルの悪意のあるソフトウェアを検出することができ,その性能は許容範囲内にある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
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オペレーティングシステム  ,  データ保護 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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