С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

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 промышленного менеджмента, экономики и торговли
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: PDF
Language: Russian
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: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 72
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics