在数字化浪潮中，网络安全威胁日益严峻，勒索软件成为其中的突出挑战。它就像隐藏在网络深处的“黑手”，加密用户文件，以此勒索赎金，给个人和企业带来巨大损失。今天，让我们深入探讨一篇关于勒索软件检测技术的研究论文，看看研究者们如何运用创新技术来对抗这一威胁。
近年来，勒索软件攻击事件呈爆发式增长。据全球安全公司卡巴斯基调查，超半数受害者支付赎金，却仅有29%的用户成功找回文件，大量用户面临数据丢失风险。“勒索软件即服务（RaaS）”模式兴起，降低了攻击门槛，比特币等虚拟货币又为攻击者提供了安全收款途径，使得勒索软件攻击形成恶性循环，传统基于签名的检测方法难以应对。
目前，勒索软件检测主要依赖静态分析和动态分析技术。静态分析通过反汇编工具提取样本静态特征，如从PE文件头提取信息训练模型，但易受代码混淆技术影响。动态分析则在样本运行时监控行为，基于API调用序列检测，能揭示真实意图，但也面临挑战。随着深度学习发展，基于图结构的检测方法崭露头角，它能有效建模样本语义关系，为勒索软件检测带来新希望。
勒索软件在运行过程中有多种典型动态行为。文件操作行为包括搜索、加密、删除文件等，其目的是定位并加密重要文件，制造恢复困难。文件加密行为使用强加密算法，如RSA和AES，加密后更改文件扩展名并生成勒索说明。注册表行为涉及利用注册表存储信息、设置启动项和隐藏痕迹。进程行为则包括创建、终止进程等操作。这些行为都通过调用系统API实现，API成为研究勒索软件动态行为的关键数据源。
为深入研究勒索软件动态行为，作者搭建了基于Cuckoo沙箱的分析平台。Cuckoo沙箱由宿主机和客户端组成，宿主机管理样本提交和报告生成，客户端提供隔离环境运行样本。作者选择Ubuntu 18.04.6 LTS作为宿主机系统，Windows XP作为客户端系统，安装了Virtual Box、Cuckoo Sandbox等必要组件，并对客户端进行配置，确保分析环境稳定、可控。
基于Cuckoo沙箱报告，作者提取系统资源及其相关API调用作为节点，包括文件、注册表、进程、文件API调用、注册表API调用和进程API调用六种类型。定义五种边类型来描述节点间关系，如进程与进程API、文件API、注册表API的关系等。在构建异构图时，综合考虑API名称和参数，将参数信息嵌入边中，使图具有多边性，能更准确表达勒索软件行为。使用NetworkX库和Graphviz工具对异构图进行可视化，直观展示样本行为特征。
作者收集了来自多个开源网站的勒索软件和良性软件样本，经过去重、筛选等预处理步骤，最终得到高质量样本数据集。利用搭建的Cuckoo沙箱平台对样本进行动态分析，获取行为分析报告，为后续研究提供数据支持。
现有方法常忽略API参数信息，无法全面捕捉勒索软件行为变化。为解决此问题，作者提出基于异构图注意力机制的检测方法。该方法以异构图注意力网络HAN为基础模型，引入边注意力机制，充分利用边属性中的语义信息，提高对节点特征的学习能力。