Details
Title | Анализ недокументированных возможностей драйверов Windows: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.01 - Компьютерная безопасность ; 10.05.01_02 - Математические методы защиты информации |
---|---|
Creators | Хоменко Елизавета Романовна |
Scientific adviser | Никольский Алексей Валерьевич |
Other creators | Резединова Евгения Юрьевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | информационная безопасность ; безопасность windows ; драйверы windows ; недокументированные возможности ; анализ бинарного кода ; information security ; windows security ; windows drivers ; undocumented features ; binary code analysis |
Document type | Specialist graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Specialist |
Speciality code (FGOS) | 10.05.01 |
Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
Links | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-78 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Record key | ru\spstu\vkr\495 |
Record create date | 2/28/2019 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
В настоящей выпускной квалификационной работе представлен метод выявления опасных недокументированных возможностей (НДВ) в драйверах ОС Windows на основе методов анализа бинарного кода. В работе проанализированы способы атак с использованием НДВ драйверов Windows, на основании чего выявлены опасные функции, а также предложен метод их обнаружения с использованием выбранных методов анализа бинарного кода и реализован его прототип. Результаты экспериментальной оценки эффективности разработанного метода приведены и демонстрируют высокую вероят-ность обнаружения НДВ при малом количестве ошибок второго рода.
The final qualifying work presents the method of detecting dangerous undocumented features in Windows drivers based on binary analysis methods. This paper discusses attacks using drivers with undocumented features, based on which a list of dangerous function was identified. The method of detecting un-documented features is proposed using chosen binary analysis methods and the software prototype is implemented. The results of an experimental evaluation of the effectiveness demonstrates a high probability undocumented features detection.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 75
Last 30 days: 0