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Windows APT Warfare：惡意程式前線戰術指南

為了解決windows pe下載的問題，作者馬聖豪（Sheng-HaoMa） 這樣論述：

全台第一本反守為攻的資安教戰守則！   　　囊括了近年第一線各國之國家級網軍曾使用過的奇技淫巧，從扎實的基礎逐步剖析攻擊原理與復現惡意利用。   　　★內容由淺入深，務使讀者打下最穩固的基礎，讓所學更能應用在實戰上 　　★編譯器原理、作業系統與逆向工程實務，一次網羅學習逆向工程的三大主題 　　★全台第一本，從攻擊方角度剖析網軍在野行動所使用過的軍火細節，化被動為主動更能見招拆招！ 　　★軟體工程師、資安研究員、逆向工程愛好者、滲透測試人員、資安防護產品工程師、對駭客技巧有興趣者的必備好書   　　本書是作者以自身逆向工程十年的經驗累積而成，其中結合了編

譯器原理、作業系統與逆向工程實務三者混著介紹的書；坊間已經有了許多獨立介紹單一主題且非常深度的書，然而逆向工程實際上需要有這三個不同領域都非常扎實的基礎與脈絡才能融會貫通，作者因而催生了撰寫一本專為逆向工程有興趣的入門者撰寫書籍的想法。   　　此書內容由淺入深，從基礎的C語言原始碼開始談及編譯器如何將它編譯，並且遵照可執行檔案格式（PE）封裝為靜態*.EXE檔案，接下來是作業系統如何解析*.EXE檔案並裝載為Process使其能真正的執行起來的完整流程。其中，除了介紹扎實的作業系統實現基礎外，並帶以各國網軍（如 CIA、海蓮花、APT41）曾玩轉這些基礎的惡意利用手段，使讀者能一窺網

軍如何操作這些奇技淫巧來打擊防毒軟體。這本書的內容能讓無論是網軍、逆向工程愛好者甚至威脅研究員都能以紅隊視角打下對PE格式扎實的基礎！   　　本書線上資源下載 　　github.com/aaaddress1/Windows-APT-Warfare   各界好評推薦   　　本書可以讓讀者學習到相關基礎知識，學習到新科技的研究方法，學習到別人如何使用這些基礎知識來建構攻防。這是一本打底基礎的好書，我推薦給大家。——趨勢科技 資深協理 張裕敏 　　以攻擊角度協助企業防守方了解駭客攻擊 Windows 系統手法的中文書，這是第一本！非常期待這本書能協助資安從業人員、

資安防護產品工程師與駭客攻防之愛好自學者，了解更多攻擊手法，以習得更完整之防禦對應。——立勤國際法律事務所主持律師 黃沛聲 　　對資安實務技術有興趣但僅有修習過作業系統、編譯器原理的資訊相關科系的讀者，這本書絕對是讓你們一窺資訊安全領域精彩的首選工具書之一，我推薦給大家。——鄭欣明 國立臺灣科技大學 資訊工程系 副教授，中央研究院 資訊科技創新研究中心 合聘副研究員，教育部資安人才培育計畫 AIS3 主持人

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隱私模式瀏覽器鑑識分析之研究-以社群媒體Facebook為例

為了解決windows pe下載的問題，作者劉進福 這樣論述：

現行網際網路服務，用戶端透過許多不同的瀏覽器來進行搜尋、訪問、傳送及下載檔案資料，為避免在本機的電腦留下瀏覽行為的紀錄及資料，或者從事非法惡意瀏覽行為，相關紀錄留存在本機上，成為數位鑑識人員查找的跡證，具有隱私性或無痕模式瀏覽器為流行的隱私措施。由於此功能特性，吸引多數用戶使用隱私性、無痕模式瀏覽器進行合法與非法、惡意瀏覽行為。因此確認瀏覽器在本機的隱私性，從犯罪分子的電腦內提取即時傳遞的通訊記錄、檔案或資料，將是刑事案件調查和起訴的重要數位證據。當今目前，非法網路犯罪者藉由操作熱門的社群媒體Facebook、即時通訊Messenger及Instagram等，惡意散佈不實或錯誤消息，來達到不

法之目的或意圖，為使執法人員查找犯罪者隱私性瀏覽器的跡證，進行各瀏覽器之隱私研究。本研究分別針對社群媒體網站Facebook及即時通訊Messenger等， 在Tor及Chrome、Firefox、Edge等無痕模式瀏覽器下進行登入、訪問、操作與訊息對話、留言的紀錄萃取，分析留存在硬碟及記憶體內的各種跡證來找出違法者的犯罪行為，並另外探究瀏覽器本身引擎搜尋及瀏覽紀錄之隱私性。比較犯案後關閉瀏覽器狀態以及重新開機，其跡證殘留的差異性。研究中使用開放免費版鑑識工具Hexworkshop、FTK、BulkExtractor等來執行隱私性瀏覽器鑑識工作，把運行中、關閉及重新開機的狀態進行跡證比較，發現

隱私性瀏覽器不同的狀態下，查找出部分相關之證據。本文旨在為研究數位鑑識的研究者提供重要參考。

基於數據科學的惡意軟件分析

為了解決windows pe下載的問題，作者（美）約書亞·薩克斯（美）希拉蕊·桑德斯 這樣論述：

每年都有數百萬個惡意軟體檔被創建，每天都會產生大量與安全相關的資料，安全已經成為一個“大資料”問題。所以，當防範惡意軟體時，為什麼不像資料科學家那樣思考呢？ 在本書中，安全資料科學家約書亞·薩克斯和希拉蕊·桑德斯展示了在構建自己的檢測和情報系統時，如何應用機器學習、統計和資料視覺化等技術。在概述了靜態和動態分析等基礎逆向工程概念之後，你將學習如何度量惡意軟體樣本中的代碼相似性，並使用scikit-learn和Keras等機器學習框架構建和訓練你自己的檢測器。 通過閱讀本書，你將學習如何: 通過共用代碼分析，識別由相同攻擊組織編寫的新惡意軟體 通過建立自己的機器學習檢測系統來捕獲0day惡意

軟體 使用ROC曲線來度量惡意軟體檢測器的準確性，以幫助你選擇解決安全問題的途徑 使用資料視覺化技術來識別和探討惡意軟體攻擊活動、演變趨勢和相互關係 使用Python實現基於深度神經網路的檢測系統 無論你是一位想要為現有武器庫豐富能力的惡意軟體分析師，還是一位對攻擊檢測和威脅情報感興趣的資料科學家，本書都將幫助你保持領先地位。   約書亞·薩克斯（Joshua Saxe）是專業安全企業Sophos的首席資料科學家，他在Sophos公司負責領導一個安全資料科學研究團隊。他還是Sophos公司基於神經網路的惡意軟體檢測器的主要發明者，它可以保護數以千萬計的Sophos客戶防範

惡意軟體。在加入Sophos之前，他花了5年時間來管理美國國防高級研究計畫局資助的美國政府安全資料研究專案。 希拉蕊桑德斯（Hillary Sanders）是Sophos公司的高級軟體工程師和資料科學家，她在為Sophos公司發明和產品化神經網路、機器學習和惡意軟體相似性分析安全技術方面發揮了關鍵作用。在加入Sophos之前，希拉蕊是Premise資料公司的資料科學家。她經常在Black Hat USA和BSides Las Vegas等安全會議上發表演講。   譯者序 序 前言 致謝 作者簡介 評審專家簡介 第1章　惡意軟體靜態分析基礎 1 1.1　微軟Windows

可攜式可執行檔格式 2 1.1.1　PE頭 3 1.1.2　可選頭 3 1.1.3　節頭 3 1.2　使用pef?ile解析PE檔案格式 5 1.3　檢查惡意軟體的圖片 7 1.4　檢查惡意軟體的字串 8 1.4.1　使用字串程式 8 1.4.2　分析鏡像字串 8 1.5　小結 10 第2章　基礎靜態分析進階：x86反彙編 11 2.1　反彙編方法 11 2.2　x86組合語言基礎 12 2.2.1　CPU寄存器 13 2.2.2　算術指令 14 2.2.3　資料傳送指令 15 2.3　使用peffile和capstone反彙編ircbot.exe 19 2.4　限制靜態分析的因素 21 2

.4.1　加殼 21 2.4.2　資源混淆 22 2.4.3　反彙編技術 22 2.4.4　動態下載資料 22 2.5　小結 23 第3章　動態分析簡介 24 3.1　為什麼使用動態分析 24 3.2　惡意軟體資料科學的動態分析 25 3.3　動態分析的基本工具 25 3.3.1　典型的惡意軟體行為 26 3.3.2　在malwr.com上載入檔 26 3.3.3　在malwr.com上分析結果 27 3.4　基本動態分析的局限 32 3.5　小結 32 第4章　利用惡意軟體網路識別攻擊活動 33 4.1　節點和邊 34 4.2　二分網路 35 4.3　惡意軟體網路視覺化 37 4.3.1

　失真問題 37 4.3.2　力導向演算法 38 4.4　使用NetworkX構建網路 38 4.5　添加節點和邊 39 4.5.1　添加屬性 40 4.5.2　將網路保存到磁片 41 4.6　使用GraphViz實現網路視覺化 41 4.6.1　使用參數調整網路 42 4.6.2　GraphViz命令列工具 43 4.6.3　向節點和邊添加可視屬性 47 4.7　構建惡意軟體網路 50 4.8　構建共用圖像關係網絡 53 4.9　小結 57 第5章　共用代碼分析 58 5.1　通過特徵提取對樣本進行比較 61 5.1.1　特徵袋模型如何工作 61 5.1.2　N-gram 62 5.2　使

用Jaccard係數量化相似性 63 5.3　使用相似性矩陣評價惡意軟體共用代碼估計方法 65 5.3.1　基於指令序列的相似性 66 5.3.2　基於字串的相似性 68 5.3.3　基於導入位址表的相似性 69 5.3.4　基於API動態調用的相似性 70 5.4　構建相似圖 71 5.5　擴展相似性比較 76 5.5.1　minhash概述 77 5.5.2　minhash詳述 77 5.6　構建持續的惡意軟體相似性搜索系統 79 5.7　運行相似性搜索系統 84 5.8　小結 86 第6章　理解基於機器學習的惡意軟體檢測方法 87 6.1　基於機器學習的檢測引擎構建步驟 88 6.1.

1　收集訓練樣本 88 6.1.2　提取特徵 89 6.1.3　設計好的特徵 90 6.1.4　訓練機器學習系統 90 6.1.5　測試機器學習系統 91 6.2　理解特徵空間和決策邊界 91 6.3　是什麼決定了模型的好和壞：過擬合與欠擬合 96 6.4　機器學習演算法的主要類型 99 6.4.1　邏輯回歸 100 6.4.2　k近鄰演算法 103 6.4.3　決策樹 106 6.4.4　隨機森林 112 6.5　小結 114 第7章　評價惡意軟體檢測系統 115 7.1　四種可能的檢測結果 115 7.1.1　檢出率和誤報率 116 7.1.2　檢出率和誤報率之間的關係 117 7.1.

3　ROC曲線 118 7.2　在評價中考慮基準率 119 7.2.1　基準率如何影響精確度 120 7.2.2　在部署環境中評價精確度 120 7.3　小結 122 第8章　構建基於機器學習的檢測器 123 8.1　術語和概念 124 8.2　構建一個基於決策樹的檢測器雛形 125 8.2.1　訓練你的決策樹分類器 126 8.2.2　視覺化決策樹 127 8.2.3　完整的示例代碼 129 8.3　使用sklearn構建實際的機器學習檢測器 130 8.3.1　實際的特徵提取 130 8.3.2　為什麼不能使用所有可能的特徵 134 8.3.3　使用雜湊技巧壓縮特徵 134 8.4　構建

工業級的檢測器 138 8.4.1　特徵提取 138 8.4.2　訓練檢測器 139 8.4.3　運行檢測器檢測新的二進位檔案 141 8.4.4　至此我們實現了什麼 142 8.5　評價檢測器的性能 144 8.5.1　使用ROC曲線評價檢測器的功效 144 8.5.2　計算ROC曲線 144 8.5.3　將資料拆分為訓練集和測試集 146 8.5.4　計算ROC曲線 147 8.5.5　交叉驗證 148 8.6　下一步工作 151 8.7　小結 152 第9章　視覺化惡意軟體趨勢 153 9.1　為什麼視覺化惡意軟體資料很重要 153 9.2　理解我們的惡意軟體資料集 155 9.2.1

　將數據載入到pandas中 156 9.2.2　使用pandas DataFrame 157 9.2.3　使用條件過濾資料 159 9.3　使用matplotlib視覺化資料 160 9.3.1　繪製惡意軟體大小和反病毒引擎檢測之間的關係 161 9.3.2　繪製勒索軟體檢出率 162 9.3.3　繪製勒索軟體和蠕蟲檢測率 163 9.4　使用seaborn視覺化資料 166 9.4.1　繪製反病毒引擎檢出的分佈圖 167 9.4.2　創建小提琴圖 170 9.5　小結 172 第10章　深度學習基礎 173 10.1　深度學習的定義 174 10.2　神經網路是如何工作的 175 10.

2.1　神經元剖析 175 10.2.2　神經元網路 178 10.2.3　通用近似定理 178 10.2.4　構建自己的神經網路 179 10.2.5　向網路中添加一個新的神經元 182 10.2.6　自動生成特徵 184 10.3　訓練神經網路 185 10.3.1　利用後向傳播優化神經網路 186 10.3.2　路徑爆炸 188 10.3.3　梯度消失 189 10.4　神經網路的類型 189 10.4.1　前饋神經網路 189 10.4.2　卷積神經網路 190 10.4.3　自編碼神經網路 191 10.4.4　生成式對抗網路 192 10.4.5　迴圈神經網路 192 10.4.6

　殘差網路 193 10.5　小結 193 第11章　使用Keras構建神經網路惡意軟體檢測器 194 11.1　定義模型的架構 195 11.2　編譯模型 197 11.3　訓練模型 198 11.3.1　提取特徵 198 11.3.2　創建資料生成器 199 11.3.3　與驗證資料協作 203 11.3.4　保存和載入模型 204 11.4　模型評價 205 11.5　使用回檔強化模型訓練過程 206 11.5.1　使用內置回檔 207 11.5.2　使用自訂回呼函數 208 11.6　小結 210 第12章　成為資料科學家 211 12.1　成為安全資料科學家之路 211 12.2

　安全資料科學家的一天 212 12.3　高效安全資料科學家的特徵 214 12.3.1　開放的心態 214 12.3.2　無窮的好奇心 214 12.3.3　對結果的癡迷 215 12.3.4　對結果的懷疑 215 12.4　未來的工作 215 附錄　資料集和工具概述 217  

臺灣與日本深淺海熱泉區之烏龜怪方蟹族群遺傳分析

為了解決windows pe下載的問題，作者林逸洋 這樣論述：

烏龜怪方蟹是臺灣龜山島深海及淺海熱泉區中甲殼十足類的優勢種，本研究利用粒線體DNA COI及D-loop兩基因來探討烏龜怪方蟹在臺灣龜山島深淺海熱泉及日本鹿兒島與伊豆群島淺海熱泉的族群分化情形。在123個COI基因 (600-657 bp) 的樣本中，包含下載自NCBI基因資料庫的13筆序列，共呈現出60種單倍型 (haplotype)，且為高單倍型歧異度 (0.901) 與低核苷酸歧異度 (0.006)；在69個D-loop基因 (441-573 bp) 樣本中，每一樣本皆為獨立的單倍型，故單倍型歧異度為1，核苷酸歧異度為0.037。COI與D-loop基因的AMOVA分析結果顯示深淺海族

群和臺灣與日本族群並無基因分化情形。本研究中的D-loop基因的數據分析雖不如COI基因正常明瞭，但結果仍顯示在深淺海熱泉棲地，與不同地區族群間沒有族群分化情形，推測烏龜怪方蟹族群可能經歷瓶頸效應後，經由黑潮進行擴張分化。