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基于系统调用序列及参数的异常检测研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着越来越多的应用程序和服务迁移到了网络上，网络环境中的恶意代码攻击变得越来越普遍。在这种攻击中，攻击者通常使用各种技术来掩盖他们的行踪，同时还会通过各种方式来规避常见的检测机制，以及绕过安全防御系统。因此，为了保护计算机系统和网络安全，需要不断发展新的检测技术以及完善现有的防御系统。
在这个领域中，系统调用序列异常检测技术被广泛应用，并被认为是一种比较可行和有效的检测技术。系统调用序列是进程对操作系统提出请求的方式，它们包括文件读写、程序加载、网络连接、进程间通信等操作。攻击者往往需要透过系统调用来执行恶意行为，因此系统调用序列异常检测技术可以通过分析进程对系统调用的使用方式，检测到恶意行为。
二、研究目标和内容
本研究的目标是设计并实现一个基于系统调用序列及参数的异常检测系统，用于检测Windows操作系统中的恶意代码攻击。研究内容将包括以下几个方面：
1.收集和分析恶意代码样本：通过各种途径收集常见的Windows恶意代码样本，并分析这些样本中的系统调用序列及参数的使用方式，确定恶意行为的特征。
2.构建系统调用序列异常检测模型：基于已有的样本特征以及正常行为的特征，设计并实现一个基于机器学习的系统调用序列异常检测模型，通过训练数据和测试数据来验证模型的准确率和鲁棒性。
3.实现异步检测系统：基于模型，实现一个异步检测系统，在实际应用中对正在运行的进程进行监控，并及时发现异常行为，并通知系统管理员。
4.进行实验评估：对系统进行实验评估，包括性能测试和检测准确率测试等，评估系统的可行性和有效性。
三、研究方法和技术
本研究所采用的主要方法和技术包括：
1.基于机器学习的异常检测技术：通过对样本数据的分析和特征提取，使用机器学习的算法对异常行为进行检测。
2.系统调用序列分析：分析Windows操作系统中的系统调用序列及参数的使用方式，设计检测模型。
3.异步检测系统实现：基于模型，实现异步检测系统，对正在运行的进程进行监控，并实时发现异常行为。
4.动态链接库注入技术：用于注入检测程序到待监控的处理器空间，实现异步检测功能。
四、预期结果和意义
本研究所设计实现的异常检测系统，能够在Windows操作系统中实现对恶意代码的检测，并及时发现恶意行为，从而保护计算机系统和网络安全。同时，本研究的方法和技术也具有广泛的应用价值，可以用于其他操作系统和应用场景中的安全防御和攻击检测。