恶意代码监测系统检测

(CMA)     (ISO) (高新技术企业)

检测范围

恶意代码监测系统的检测范围包括以下内容：

1. 恶意软件类型：病毒、蠕虫、木马、勒索软件、间谍软件、广告软件、无文件恶意代码等。
2. 攻击载体：电子邮件附件、可执行文件、脚本文件（如JavaScript、PowerShell）、文档文件（如PDF、Word）、网络流量数据包等。
3. 目标平台：Windows、Linux、macOS操作系统，移动端（Android、iOS）及嵌入式系统。
4. 网络行为：恶意域名访问、异常端口通信、数据外传、命令与控制（C&C）服务器连接等。

检测项目

1. 静态分析：
   • 文件哈希值比对（MD5、SHA-1、SHA-256）。
   • 文件头特征识别（PE结构、ELF格式）。
   • 字符串及代码混淆检测（Base64编码、加密算法）。
2. 动态分析：
   • 进程行为监控（注册表修改、文件创建/删除）。
   • 系统调用追踪（API Hook、系统日志分析）。
   • 沙箱环境模拟执行（内存转储、网络流量捕获）。
3. 行为分析：
   • 异常权限请求（提权操作、敏感权限滥用）。
   • 持久化机制检测（计划任务、启动项注入）。
   • 横向移动行为（内网扫描、漏洞利用尝试）。

检测仪器

1. 硬件设备：
   • 网络流量探针（如TAP设备、DPI设备）。
   • 高性能服务器集群（用于沙箱模拟及大规模数据分析）。
2. 软件工具：
   • 反病毒引擎（如ClamAV、YARA规则引擎）。
   • 沙箱平台（Cuckoo Sandbox、FireEye AX）。
   • 网络分析工具（Wireshark、Zeek）。
3. 辅助系统：
   • 入侵检测系统（IDS/IPS，如Snort、Suricata）。
   • 威胁情报平台（如MISP、VirusTotal）。
   • 日志管理系统（如ELK Stack、Splunk）。

检测方法

1. 特征码匹配：
   • 通过已知恶意代码特征库进行快速比对。
   • 支持自定义规则（正则表达式、YARA规则）。
2. 启发式分析：
   • 基于代码结构、行为模式预测未知威胁。
   • 使用加权评分机制评估风险等级。
3. 机器学习模型：
   • 训练分类算法（如随机森林、神经网络）识别恶意样本。
   • 基于流量/日志数据的异常检测（聚类分析、时序分析）。
4. 混合分析：
   • 结合静态、动态及行为分析结果进行综合判定。
   • 人工研判辅助（高风险样本人工复检）。

注意：因业务调整，暂不接受个人委托测试望见谅。