您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,“系统安全”系列文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,逆向分析也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~

前文从总结基于机器学习的恶意代码检测技术,主要参考郑师兄的视频总结,包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。这篇文章将尝试软件来源分析,结合APT攻击中常见的判断方法,利用Python调用扩展包进行溯源,但也存在局限性。文章同时也普及了PE文件分析和APT溯源相关基础,基础性文章,希望对您有所帮助~

你是否想过如何判断PE软件或APP来源哪个国家或地区呢?你又想过南亚如何确保一键正确卸载中国APP呢?使用黑白名单吗?本文尝试进行软件来源溯源,目前想到的方法包括:

  • 通过PE文件分析抓取创建文件时间戳,然后UTC定位国家地区,但受样本数量较少,活动规律不稳定影响很大
  • 通过静态分析获取非英文字符串,软件中一般有供该国使用的文字,然后进行编码比对溯源地区
  • 某些APP或软件存在流量反馈或IP定位,尝试进行流量抓取分析
  • 利用深度学习进行分类,然后提取不同国家的特征完成溯源

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