基于SVM模型的惡意JavaScript檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前，大眾對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的需求是快捷、方便，但是互聯(lián)網(wǎng)安全并沒有得到人們的重視，同時(shí)由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性，使得黑客們有很多可乘之機(jī)。這樣會(huì)對(duì)人們的隱私安全打來巨大的隱患，甚至?xí){到人們的正常生活。在這些進(jìn)攻方式中，將病毒載入JavaScript，通過瀏覽器及其插件的漏洞，對(duì)用戶進(jìn)行惡意攻擊。這種進(jìn)攻方式嚴(yán)重影響著互聯(lián)網(wǎng)的安全。
　　對(duì)于這種攻擊方式，曾經(jīng)提出過一些針對(duì)的措施。例如，利用特征碼匹配技術(shù)，對(duì)JavaScript中的木馬進(jìn)

2、行檢測(cè)。但這種方式存在片面性，就是對(duì)經(jīng)過加密混淆的惡意代碼很難進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)由于此方法是基于靜態(tài)特征碼，而靜態(tài)特征庫再逐漸增大，檢測(cè)性能會(huì)逐漸降低。如果運(yùn)用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法，雖然可以判斷惡意操作，但如果數(shù)據(jù)的量較大，檢測(cè)效率會(huì)大大降低。
　　本論文提出一種JavaScript腳本檢測(cè)方法，可以利用分類處理JavaScript的惡意腳本。該方法的核心思想為，將JavaScript腳本內(nèi)容根據(jù)惡意行為提取向量規(guī)則，利用支持向量機(jī)(SVM)