为解决传统安全措施难以检测内存驻留型无文件化恶意软件(fileless malware)的难题，研究人员通过行为分析(behaviour analysis)和内存取证(memory forensics)技术，结合机器学习算法(machine learning algorithms)对Kovter等典型样本进行深度研究。该研究揭示了传统杀毒软件的局限性 ...

本文系统综述了无文件恶意软件（fileless malware）的演变历程、检测技术（如异常检测Anomaly detection、行为分析behaviour analysis）及防御策略，重点探讨了其利用内存攻击（memory based attacks）和代码注入（code injection）等技术的隐蔽特性，指出传统杀毒软件在应对这类 ...

近几年，复杂的无文件病毒（Fileless Malware）为企业带来了巨大的威胁，其常被用来绕过传统的文件扫描技术，在受感染的电脑内保持隐匿而不被发现，这是企业所必须正视的隐藏性威胁。 在操作系统和应用程序中，暗藏着许多不同的漏洞，攻击者可以利用这些 ...