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恶意代码识别的研究与实现的综述报告
恶意代码是指被恶意程序员开发出来的一种用来破坏计算机功能或隐私的软件。它们可以以多种不同形式出现：病毒，蠕虫，木马等等。通过识别和删除恶意代码，可以保护用户的计算机安全。因此，对恶意代码的识别和分析已成为当前计算机安全领域的重要课题。
恶意代码的使用不断增加，这是因为网络攻击家族和黑客不断创造新的攻击方式和工具，如恶意软件袭击和网络攻击手段的持续更新。为了应对这种情况，需要对恶意代码的识别和分析进行广泛的研究。
在这篇综述中，我们将介绍恶意代码识别技术的常用方法和研究进展。
1.静态分析
静态分析是恶意代码识别的传统方法之一。它的基本思想是在分析程序之前不运行它，而是直接对程序文件进行分析，根据程序代码的结构、语法和语义等特征进行分析和推理。
静态分析在恶意代码识别中主要有两个常用的技术：基于特征库的分析和基于机器学习的分析。
-基于特征库的分析
基于特征库的分析是通过比较已知的恶意代码和原样本来识别新的恶意代码。具体的操作是先提取已知恶意代码的特征而建立恶意代码特征库，然后分析新样本以检测其中是否含有与已知恶意代码相似的特征。该方法的优点是可靠性高、速度快。但缺点是需要使用经验或者人工分析，且对未知的恶意代码无用。
-基于机器学习的分析
基于机器学习的分析是指利用机器学习技术对样本数据进行训练，然后通过算法来自动识别新的未知样本。它的优点是可以自动化、快速和更精准地识别恶意代码。最常用的方法是支持向量机（SVM）。
2.动态分析
与静态分析不同，动态分析是指在目标恶意代码被执行的过程中对其进行分析。该方法的基本原理是当目标程序在运行时，将监视系统的行为，包括程序的调用/返回关系、系统调用的调用类型和参数，内存操作等，跟踪执行进程的痕迹，从而检测出恶意代码行为。虽然动态分析的过程相对更复杂，但是它比静态分析更具有实用价值。
动态分析的主要优点是能够捕获实际运行的软件行为，识别内存和环境操作，同时可以自动记录软件的执行信息，以便更好地进行安全审计。目前已经有很多基于动态分析的恶意代码分析工具，例如Cuckoo，还有基于控制流程捕获的Pin等。
3.混合分析
综合上述两个方法，在恶意代码分析中使用混合分析是很常见的。它的基本思想是将静态分析和动态分析相结合，以克服各自方法的局限性和缺点，从而提高分析的精度和可信度。在混合分析中，将静态分析方法得到的特征向量与动态分析得到的执行轨迹进行综合分析，以得到更完整、更准确的恶意代码分析报告。
总的来说，恶意代码识别领域的研究是十分重要的。目前研究的主要方向是在提高检测准确度和时间效率的同时处理变异性，并使用混合分析方法来提高分析结果的可信度。