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挑战课题方向简介

【技术价值】

基于Agentless指令序列检测分类已知和未知恶意软件，杜绝云上勒索等安全问题, 避免客户业务因恶意软件攻击而受损。

【技术挑战】

• 基于资源可控的Agentless: 克服VMI语义鸿沟，虚拟机内省（VMI）在VM外部监控VM内部状态；需要桥接VM内外部数据结构和字节序列语义鸿沟；语义鸿沟的存在，获取虚拟机内部信息时会导致其通用性和执行效率降低；需要提供一种不基于VMI的Agentless技术监控VM内部状态；同时对宿主占用资源较小；
• 指令序列过滤收集：需要在研究恶意软件攻击模型基础上，提炼需要收集的指令序列，形成攻击检测模型；
• 指令序列检测分类：收集到了指令序列后，可以在后端恶意软件分析引擎上做模型训练和攻击检测； 需要提供恶意软件的多分类技术（不是二分成malicious和non-malicious两种）；
• 拦截阻断指令序列执行：检测到了恶意软件执行的指令序列同时，需要及时拦截这些指令执行，阻止攻击成功。

【技术诉求】

• 指令序列的过滤收集技术：在研究恶意软件攻击模型基础上，提炼需要收集的指令序列，避免使用VMI做指令收集，在vm GuestOS kernel注入hooks, 顺序收集指令序列，避免全量收集，使用白名单过滤拦截和提取指令，参数，运行上下文信息（文件，网络，进程等）；可以提供内核级恶意软件执行的指令序列收集；
• 指令序列检测分类算法：支持多分类的检测能力；细分恶意软件，诸如勒索、rootkit、木马、病毒等; 指令序列化检测能力，按照指令顺序模型检测恶意软件，基于模型可以检测未知恶意软件; 误报率<0.01%; 漏报率<1%；
• 基于Agentless可控资源下检测拦截： 基于agentless过滤和收集指令序列，同时提供拦截隔离恶意指令执行技术能力，资源占用满足：CPU整体占用<3%， 内存占用<100M; 网络带宽占用<512Kbps。

投递方式

邮箱发送到cloudrecruit@huawei.com，邮件标题及简历附件命名方式：天才少年招聘+姓名+学校+挑战课题方向。