基于深度學習的Linux系統DKOM攻擊檢測

摘要： 直接內核對象操縱(DKOM)攻擊通過直接訪問和修改內核對象來隱藏內核對象，是主流操作系統長期存在的關鍵安全問題。對DKOM攻擊進行基于行為的在線掃描適用的惡意程序類型有限且檢測過程本身易受DKOM攻擊影響。近年來，針對潛在受DKOM攻擊的系統進行基于內存取證的靜態分析成為一種有效和安全的檢測方法?，F有方法已能夠針對Windows內核對象采用圖神經網絡模型進行內核對象識別，但不適...