我很想知道恶意软件检测（如谷歌的安全浏览）技术是如何工作的？谷歌搜索没有帮助我的事业。我找到了一些名为cuckoobox的东西来做这些事情。
究竟网站的恶意软件检测有效吗？可能是什么算法？谷歌安全浏览等使用什么算法？
任何可用的python脚本？
答案 0 :(得分：6)
这是一个有趣的问题，最好使用多种解决方案。
Google可能会保留一份恶意域名列表，访问该域名 - 它是否尝试在没有用户互动的情况下为您提供.exe？内容似乎是胡言乱语吗？和其他这样的量词。 - 标记为恶意。访问另一个域，它是否将您重定向到列表中的恶意域？标记为不受信任。然后，您可以应用机器学习/回归分析来增加信心并减少误报。您可以更进一步，对某些域进行轻度扫描，对其他域进行深度扫描（因为深度扫描可能会使用像杜鹃这样需要更多资源的东西）。域名是否是一个明智的词，它是否与whois信息相匹配？还是胡言乱语？
另一种方法是为Web浏览器和常见插件中的漏洞保留已知漏洞列表（其名称和代码签名），然后查看该网站是否尝试为您提供您了解的漏洞。要生成已知漏洞的列表，只需扫描CVE或其他打开的数据库并获取漏洞利用，从中挖出哈希等等......所以这不会捕获所有废话，但大部分都是如此。
答案 1 :(得分：3)
基本上，浏览器所做的只是查询Google庞大的已知恶意软件网站数据库，以查找相关的网址/域名。
Google如何构建该数据库是另一回事。他们可能与各种研究人员和防病毒产品一起工作，以检测已知的威胁。除此之外，他们可能会自动检测“可疑”URL或文档内容（Flash，PDF，Java或浏览器漏洞触发器，shellcode，ROP链，堆喷雾脚本......）。毕竟，他们已经必须查看索引的所有内容，因此他们可以轻松执行相对复杂的分析。他们还通过邮件服务了解垃圾邮件和网络钓鱼邮件指向的URL。他们可能不会做的是使用沙盒进行手动恶意软件分析等，这是安全/防病毒公司的工作。
总而言之，这是一项非常复杂的任务。不，没有单一的Python脚本可以完成这项工作（尽管如果你真的对此感兴趣，你会发现实际上有很多小助手脚本以及用Ruby这样的动态语言编写的更复杂的框架或Python）。您可以查看一些项目以便开始使用（实际上这些项目对于其他任务非常有用）：