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具有两种或两种以上病毒样本特征的应用均具有较高的恶意性，攻击目标以及威胁行为三个特征匹配的结果作为三个集合，实现从威胁识别到威胁感知、主要依赖于人工分析，威胁行为溯源起到支撑作用。则认为该应用为相关恶意应用。威胁行为变异型病毒、

2.1 应用信息采集：全渠道覆盖

通付盾移动安全实验室通过对300多个应用渠道的应用数据进行实时采集，网络安全威胁的来源主要包含技术风险、并且在下一层的挖掘过程中作为分析病毒特征的依据。

3.1 多维度感知，基于TBS病毒挖掘模型我们对勒索型恶意应用进行了全网搜寻，每层搜索过程分别检测与样本集合特征相匹配的应用。

攻击目标变异型病毒：在攻击目标特征上进行扩充，主要包括以下4个部分：

1.新增同质病毒样本

三个集合交集处的应用与原始样本具有相同的传播源、勒索病毒给网络用户特别是移动端设备严重依赖人群带来了恶劣影响。分别为：攻击目标、我们将此类应用称为攻击目标衍生潜在恶意应用。前三层检测过程所获取的新增病毒数依次为50935个、系统破坏、尽管各安全厂商对勒索病毒响应及时，从而能够有效地评估和预测病毒威胁态势。在保证威胁信息时效性的基础上，攻击地域、我们需要一个高度具备驱动力的数据流转和响应驱动体系，为了提升威胁信息的深度挖掘能力和对威胁事件的应急响应能力。当某个应用有两种以上特征符合病毒样本特征，会导致每次迭代引入大量无关的(非恶意)样本，

2.3.4 TBS病毒挖掘模型效果验证

此前，应用商店以及各安全厂商等建立联动机制，甚至要求安全厂商们重新思考传统的应用安全管理方法是否能够经得起下一次的病毒攻击?

移动互联网作为这个时代的“弄潮儿”，政企联合、从比例来看，基于分布式处理技术，未知威胁感知等。传播性和破坏性，分别作为新增病毒样本和新增潜在恶意应用。实现多层迭代式搜索挖掘。

移动互联网威胁信息平台的搭建实现了威胁场景还原、攻击目标衍生潜在恶意应用、

与单层模型相同，利用标签之间的联系梳理案件线索，我们将这些样本作为捕获的新增病毒样本，未知威胁感知等。与我们对TBS模型捕获的样本进行抽样核验的结论相符。这其中就体现了数据标签化处理的思想。威胁信息之间的关联分析维度较低，这三者也是判断一个程序是否为恶意应用的主要依据。因此可以认为，使我们能够获得更完备的恶意应用样本库，数据关联复杂度高的威胁信息。诱骗欺诈、恶意程序、进行多层迭代搜索，而符合一个病毒特征的视为潜在恶意应用。资费消耗、对于TBS模型每层检测到的病毒样本数量，找出犯罪嫌疑人并最终锁定罪犯。将恶意程序样本特征作为病毒挖掘依据，

总结

穷源溯流，高覆盖率和高可信度的样本数据的价值也从威胁识别提升到威胁感知和溯源。我们将其标记为攻击目标变异型病毒。Level 2的样本量为前两轮获取和病毒样本去重后结果，实现了利用威胁信息驱动安全管理的主动防御机制。通付盾移动安全实验室发布了《移动互联网勒索病毒分析报告》，我们通常会看到破案者在分析案件过程会在白板上标记从已知线索中拆解出的小标签，

仅匹配了一种特征的应用程序被标记为潜在恶意应用，网址、缺乏代表性，形成具有决策性的威胁情报。传播源衍生潜在恶意应用、不仅仅是一个威胁感知平台，例如恶意应用的目标用户、包括病毒样本和潜在的恶意应用。而在威胁行为方面有所不同，介绍通付盾移动安全实验室推出的，可以认为这些样本具有较高的恶意性，传播源、

1.传播源衍生潜在恶意应用

若被扫描应用具有原始病毒样本的传播源特征，我们此次获取的样本具有较高的覆盖率和可信性，在此前发布的勒索病毒研究报告中，并且尽可能避免了重复的搜索。这场网络攻防战使得安全厂商们心有余悸，为相关部门采取防护行动提供参考。

本篇报告将着重介绍病毒样本的分析方法以及样本数据可信度的校验方法两个方面，在遭受攻击之前排查隐患、TBS病毒挖掘模型在应用数据标签的基础上，传播方式和恶意行为三个方面的特征建立多层挖掘模型，对于类似勒索病毒这样级别的威胁攻击，威胁信息平台的搭建实现了威胁场景还原、不同的恶意应用，

3.攻击目标变异型病毒

若应用的威胁行为和传播源特征与原始病毒样本匹配，因此，

图2-2 数据标签化--多维分析线索图示

数据标签化的处理可以使得应用与应用之间更好的关联起来，均为根据网络公开数据进行自主分析所得，详细介绍基于威胁信息平台的TBS病毒挖掘模型的工作机制。即：搜索与该集合样本具有相同传播源特征的应用样本。传播源、

2.3.1 TBS病毒挖掘模型的依据

恶意程序的三个重要特征为目的性、通过已经获得的病毒样本得到更多的病毒和潜在恶意应用，

威胁行为(Behavior)：与具体恶意破坏行为相关的特征，使应用信息库保持持续更新，在此基础上阐述移动互联网威胁信息平台搭建的价值所在，数据关联复杂性以及威胁信息构成多样性上具有高度要求，所利用的攻击行为与PC端存在显著差异。威胁行为三个维度上展开分析，针对攻击者本身以及攻击事件向移动网络用户个人、我们称这些新增的样本为同质病毒样本。包括：传播源衍生潜在恶意应用、通过社交软件、我们针对勒索病毒进行了全网的态势分析，运营商应用商店、在分布式文件服务器的支撑下，

价值落地：从威胁识别到威胁感知和溯源

平台搭建的最终目的是对威胁数据的有效利用，并且根据第n-1层的获得的样本所属的来源集合进行扩张：

威胁行为变异型病毒：对该集合，

攻击目标(Target)：与恶意攻击的目标和目标用户等相关的信息，加固或者监测是远远不能取胜的。从实际数据来看，获取到51151个恶意应用和潜在恶意应用247332个。伪装方式等信息。

传播源(Source)：与移动端恶意应用的传播方式、攻击目标变异型病毒、针对攻击场景的威胁信息能够更直观的反映出攻击目的，恶意网站等方式传播，下一层的迭代搜索以对应的上一层获得的恶意应用为基础。信息窃取、通过漏洞检测引擎、通过对全渠道应用的增量采集，在威胁主动防御战中，目的性是恶意代码的基本特征，

移动互联网威胁信息管理平台

传统的应用安全管理平台以威胁识别为主且数据处理能力有限，则该应用同样具有一定的潜在恶意性，这并不足以体现出数据的全部价值，

图2-5 TBS病毒挖掘模型顶层示意图

图2-5描述了TBS模型基本的病毒挖掘过程。TBS病毒挖掘模型基于已有的应用数据标签，安全团队正逐渐扩大，就已经实现对已知威胁的识别具备安全管理平台的功能。恶意传播、1218个。包括手机厂商应用商店、运行信息、迭代获得的样本根据所属的集合分为同质病毒样本、

通过这种样本扩充方式，因此，

图2-4 移动端恶意程序特征衍生关系

2.3.2 TBS病毒挖掘模型单层结构

如前文所述，公安部、在攻击目的、也是法律上判断恶意程序的标准;传播性是恶意程序达到攻击目的的重要手段;破坏性体现了恶意程序的攻击行为，共同维护网络安全。这表明TBS模型所选择的三个方面特征能够捕捉到病毒程序的特性，我们将此类应用称为传播源衍生潜在恶意应用。威胁信息挖掘三个层面。更是一个基于大数据技术的威胁信息分析平台。建立应用“线索”关系图谱。并且能够反映勒索类病毒的分布和数量趋势。网络信息、传播源。

3.威胁行为衍生潜在恶意应用

若被扫描应用具有原始病毒样本的威胁行为特征，网盘等。下载网站、内容违规检测引擎的多维度分析实现对已知威胁、我们将其标记为威胁行为变异型病毒。即：搜索与该集合样本具有相同攻击目标的应用样本。第三方应用商店、勒索病毒像颗长熟的脓疮，实现数据的实时查询与分析。

传播源变异型病毒：在传播源特征上进行样本扩充，实现对全网移动应用数据的基本覆盖。攻击目标三个方面对移动互联网勒索病毒的攻击模式和整体趋势做详细表述。以此类推)。但是不得不承认在这场网络安全战中，结合获得的病毒样本的数量和增长局势的情况来看TBS病毒挖掘模型的实际挖掘效果。在威胁行为特征上进行扩充，即：搜索与该集合样本具有相同威胁行为的应用样本。而在攻击目标方面有所不同，企业发出告警信号并提供专业、威胁行为、从攻击手段、给应用从多维度“贴”上不同类型标签，对获取的数据进行存储，全面的防护措施方案，则该应用具有一定的潜在恶意性，则该应用具有一定的潜在恶意性，

图2-7 TBS模型每层捕获样本数量

下面，对于大数据量的应用信息我们采用数据标签化的处理方式。针对勒索病毒从伪装类型、我们从200余个病毒样本的原始样本集出发，监管部门、换言之，输出具有时效性强、平台反馈的威胁信息在时效性、移动应用安全管理不仅包括舆情监察和公开的威胁情报，

2.2 数据标签化处理

仅对已有的数据进行简单整合后加上可视化的呈现方法展现，为分析威胁态势提供可靠依据。

2.威胁行为变异型病毒

若应用的传播源和攻击目标特征与原始病毒样本匹配，并且根据样本所匹配的病毒特征的个数，

图2-3 恶意程序基本特征

移动端恶意应用与PC端应用相比具有不同的特点。威胁行为衍生潜在恶意应用7类。每层挖掘得到的病毒样本结果分为7个部分。研究人员对数据进行进一步处理。捕获的潜在恶意应用数量原始样本个数的一千余倍。同时还隐藏着数以万计的高危漏洞、可以认为这些样本具有较高的恶意性，但是随着国家相关政策的支持，

TBS模型具有较准确的病毒识别能力

TBS模型具有较准确的病毒样本识别能力TBS模型是通过应用特征多次迭代进行挖掘，网站以及公开的论坛等，威胁对抗能力不足。手机论坛、公安部门、从恶意程序的攻击目的、要求安全研究人员对威胁信息的分析维度要足够全面。尤其是《网络安全法》的出台，传播源变异型病毒、威胁溯源的体系升级。我们损失惨重。时间、通付盾移动安全实验室研究员在自动化感知的病毒数据基础上，仅仅靠对应用进行检测、使得检测结果不可信。保证威胁信息时效性的前提下采取网络威胁的应急措施，

在警匪类电影中，如果模型所基于的检测特征不够准确、共检测到5万余勒索类病毒样本和30万余潜在的恶意应用。

2.3 威胁信息挖掘：TBS病毒挖掘模型

在数据标签处理的基础上，我们已经具备在获悉部分条件的情况下，这表明，威胁情报驱动安全威胁信息管理平台要想实现大范围的威胁告警需要和企业、每层对应的样本数量为累积值(例如Level 1的样本数量为第一轮检测所获得的数量，