病毒学原理
计算机病毒的定义与特征
计算机病毒是一种能够自我复制并通过感染其他程序或文件传播的恶意代码。其核心特征包括：
- 寄生性：依附于宿主程序或文件（如可执行文件、文档宏）。
- 传染性：通过修改其他程序或文件将自身副本嵌入其中。
- 潜伏性：可能隐藏特定条件（如特定日期、用户操作）后触发。
- 破坏性：轻则占用资源，重则删除数据、窃取信息或破坏系统。
病毒的分类与传播方式
按感染目标分类
- 文件型病毒：感染可执行文件（如
.exe、.dll），通过执行宿主程序激活。 - 引导型病毒：感染磁盘引导扇区，在系统启动前加载。
- 宏病毒：嵌入文档（如Word、Excel）的宏代码中，通过打开文档传播。
- 脚本病毒：利用脚本语言（如VBScript、JavaScript）编写，通过网页或邮件传播。
按传播途径分类
- 网络传播：通过漏洞、钓鱼邮件或恶意下载扩散。
- 移动介质传播：借助U盘、移动硬盘等自动运行功能感染。
病毒的技术实现原理
感染机制
- 入口点修改（EPO）：病毒修改宿主程序入口点，优先执行自身代码后再跳回原程序。
- 代码插入：将病毒代码插入宿主文件的空闲区域或扩展节区。
- 多态性技术：通过加密或变形代码逃避检测，每次感染生成不同形态的副本。
触发机制
- 时间触发：检测系统日期或时间（如“CIH病毒”在4月26日触发）。
- 事件触发：响应特定操作（如打开文件、连接网络）。
病毒的防御与检测方法
行为监控
- 沙盒分析：在隔离环境中运行可疑程序，观察其行为（如文件修改、注册表操作）。
- 钩子技术：监控系统API调用，拦截恶意行为（如进程注入）。
特征检测
- 签名比对：通过病毒数据库匹配已知恶意代码的特征码。
- 启发式分析：检测可疑代码结构（如异常跳转、加密循环）。
数学建模示例
病毒传播速率可通过流行病学模型描述：
[ \frac{dI}{dt} = \beta SI - \gamma I ]
其中：
- ( I )：被感染的主机数量
- ( S )：易感主机数量
- ( \beta )：感染率
- ( \gamma )：恢复率（如杀毒软件清除病毒）
典型病毒案例分析
- Melissa病毒（1999）：通过Word文档传播，利用邮件自动发送副本。
- Stuxnet（2010）：针对工业控制系统，利用零日漏洞破坏离心机。
代码片段示例（病毒检测逻辑）
def scan_file(file_path, signature_db): with open(file_path, 'rb') as f: content = f.read() for sig in signature_db: if sig in content: return True return False
注：实际防御需结合动态行为分析与静态特征检测，并定期更新病毒库。