基于机器学习的特权指令威胁检测

1/1基于机器学习的特权指令威胁检测第一部分特权指令滥用的威胁本质 2第二部分机器学习在特权指令威胁检测中的应用 4第三部分机器学习算法在威胁检测中的选择 6第四部分特权指令异常行为的特征提取 8第五部分检测模型的训练与评估 10第六部分基于机器学习的检测系统设计 12第七部分威胁检测的性能分析与优化 16第八部分实践中特权指令威胁检测的应用场景 19

第一部分特权指令滥用的威胁本质特权指令滥用的威胁本质

特权指令是指只有特权代码才能执行的指令，通常由处理器直接执行，并具有访问受保护数据、修改系统配置和执行各种特权操作的能力。特权指令的滥用可以导致严重的安全威胁，例如：

-无限制的内存读取和写入：特权指令可以绕过操作系统内存保护，允许攻击者读取和修改内存中的任何内容。这可以导致敏感数据的窃取、系统配置的更改，甚至恶意软件的执行。

-设备控制：特权指令可以控制计算机的外围设备，例如硬盘、网络卡和显卡。攻击者可以使用这些指令来访问受保护的数据、破坏设备功能或执行其他恶意操作。

-代码执行：特权指令可以允许攻击者执行任意代码，包括恶意软件。这可以给攻击者提供对系统的完全控制，并允许他们执行各种恶意活动，例如数据窃取、勒索软件和破坏性攻击。

-进程创建和终止：特权指令可以创建和终止进程，包括系统进程。攻击者可以使用这些指令来启动恶意进程、终止合法进程或阻止系统正常运行。

-系统配置更改：特权指令可以修改系统配置，例如注册表设置、安全策略和网络设置。攻击者可以使用这些指令来禁用安全功能、配置系统以支持恶意活动或锁定合法用户。

#如何检测特权指令滥用

检测特权指令滥用是一项具有挑战性的任务，因为攻击者可以采取各种技术来绕过或隐藏他们的活动。然而，有几种方法可以帮助检测此类威胁：

-基于策略的检测：监视系统活动以查找与已知特权指令滥用模式相匹配的可疑行为。

-行为分析：分析系统进程的行为，查找异常活动或模式，表明可能存在特权指令滥用。

-内存取证：检查系统的内存映像以查找特权指令滥用的证据，例如修改后的内存页面或可疑进程。

-Hypervisor监控：使用hypervisor（虚拟机管理程序）来监视系统运行，并检测任何尝试滥用特权指令的行为。

-机器学习：使用机器学习算法来识别和分类特权指令滥用模式，提高检测准确性和降低误报率。

#缓解特权指令滥用

缓解特权指令滥用有多种方法，包括：

-最少特权原则：仅授予应用程序和用户执行其功能所需的最低特权级别。

-安全开发实践：在开发期间遵循安全编码实践，防止应用程序滥用特权指令。

-代码审计：定期审计代码以查找潜在的特权指令滥用漏洞。

-补丁管理：及时安装操作系统和应用程序更新，修补任何允许特权指令滥用的漏洞。

-反病毒和入侵检测系统：部署反病毒和入侵检测系统来检测和阻止特权指令滥用攻击。

-权限管理：实施严格的权限管理系统，以控制对特权指令的访问。

-硬件安全功能：使用硬件安全功能，例如内存保护和分段，以防止特权指令滥用。第二部分机器学习在特权指令威胁检测中的应用关键词关键要点主题名称：机器学习模型选择

1.特权指令威胁检测对模型快速响应和低误报要求很高，需选择合适机器学习模型。

2.常见模型包括决策树、支持向量机、神经网络等，各有优缺点，需根据具体场景选择。

3.考虑模型的复杂度、训练时间、鲁棒性等因素，选择最优模型。

主题名称：特征工程

机器学习在特权指令威胁检测中的应用

引言

特权指令是操作系统或应用程序中需要特殊权限才能执行的指令。恶意行为者经常滥用这些指令来获得对系统的未授权访问并执行恶意活动。传统基于签名的威胁检测方法在检测利用特权指令的新型威胁方面存在局限性。机器学习(ML)技术可以克服这些限制，提供更准确和实时的特权指令威胁检测。

机器学习技术

ML算法可以从数据中学习模式和关系，而不进行明确编程。用于特权指令威胁检测的常见ML技术包括：

*监督学习：训练ML模型识别已知恶意和良性特权指令的特征。

*非监督学习：检测异常特权指令的使用模式，而无需标记数据。

*深度学习：使用神经网络提取特权指令序列中复杂特征并进行威胁分类。

特征工程

特征工程是ML中至关重要的一步，它涉及选择和提取能够区分恶意和良性特权指令的主要特征。用于特权指令威胁检测的常见特征包括：

*指令序列：连续执行的特权指令序列。

*系统调用：由特权指令触发的操作系统系统调用。

*进程属性：执行特权指令的进程的元数据。

*硬件事件：由于特权指令执行而产生的硬件事件。

模型训练和评估

ML模型通过使用标记数据进行训练。对于特权指令威胁检测，标记数据可以从已知恶意和良性指令样本中获得。模型评估涉及使用独立测试数据来测量模型的准确性和鲁棒性。

实时检测

训练的ML模型可以部署在操作系统或应用程序中进行实时特权指令威胁检测。模型分析传入的特权指令并生成风险评分或二进制分类（恶意/良性）。高风险特权指令可触发警报或采取缓解措施。

优势

ML在特权指令威胁检测中具有以下优势：

*自动化：自动检测威胁，而无需手动分析。

*实时性：快速识别和响应新的威胁。

*可适应性：随着时间的推移适应不断变化的威胁格局。

*泛化能力：检测已知和未知的威胁。

局限性

ML在特权指令威胁检测中也存在一些局限性：

*数据依赖性：模型性能取决于训练数据的质量和数量。

*不可解释性：某些ML模型可能难以解释其决策过程。

*误报：模型可能错误地将良性特权指令标识为恶意。

*对抗性攻击：恶意行为者可以操纵特权指令以绕过检测。

结论

ML已成为特权指令威胁检测中一股强大的力量。通过利用监督、非监督和深度学习技术，ML算法可以准确地检测恶意特权指令的复杂模式和异常行为。ML模型可以部署在实时环境中，提供自动化、可适应和泛化的威胁检测能力。然而，重要的是要认识到ML技术的局限性，并采取措施减轻误报和对抗性攻击的风险。第三部分机器学习算法在威胁检测中的选择机器学习算法在威胁检测中的选择

在特权指令威胁检测中，选择适当的机器学习算法至关重要，因为它会影响检测效率、准确性和可解释性。以下介绍了几种常用的机器学习算法及其在威胁检测中的应用：

1.监督学习

监督学习算法通过对标记数据进行训练，学习函数将输入数据映射到预定义的输出标签。在威胁检测中，监督学习算法用于识别恶意和良性指令。

*决策树：决策树通过一系列二叉分裂将数据划分为子集，每个分裂都基于输入特征的特定值。它对解释性强，可以处理高维数据。

*随机森林：随机森林是决策树的集成算法。它创建多个决策树，每个决策树使用不同子集的数据和特征进行训练。随机森林通常比单个决策树更准确，并且能够处理噪声和异常值。

*支持向量机（SVM）：SVM通过在不同的类之间找到最大化边距的超平面来对数据进行分类。SVM对高维数据有效，并且能够处理非线性数据。

2.无监督学习

无监督学习算法从未标记的数据中学习模式和结构。在威胁检测中，无监督学习算法用于识别异常或未曾见过的指令。

*聚类：聚类算法将相似的数据点分组为簇。在威胁检测中，聚类可以用于识别具有相似特征的恶意指令组。

*异常检测：异常检测算法识别偏离正常行为模式的数据点。在威胁检测中，异常检测可以用于识别异常指令或行为。

3.其他算法

*深度学习：深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），擅长处理复杂和高维数据。它们在检测特权指令威胁方面表现出良好的性能，例如恶意代码和高级持续性威胁（APT）。

*强化学习：强化学习算法通过与环境交互并获得奖励来学习。在威胁检测中，强化学习可以用于训练代理对异常事件做出实时决策。

算法选择因素

选择机器学习算法时，应考虑以下因素：

*数据类型：算法的适用性取决于数据类型，例如结构化数据、非结构化数据或流数据。

*数据大小：算法的效率受到数据大小的影响。对于大型数据集，需要具有可扩展性的算法。

*复杂性：算法的复杂性决定了训练和部署的难度。对于实时检测，需要低复杂度的算法。

*解释性：算法的解释性有助于理解检测结果并制定缓解策略。

*可移植性：算法应该易于移植到不同的平台和设备。

通过综合考虑这些因素，可以为特定特权指令威胁检测任务选择最佳的机器学习算法。第四部分特权指令异常行为的特征提取特权指令异常行为的特征提取

一、特权指令分布差异

*提取不同样本中特权指令的使用频率、分布情况。

*特权指令异常样本往往表现出异常的分布特征，例如特定指令频率极高或极低。

二、指令组合模式

*分析指令序列中特权指令与普通指令的组合模式。

*正常程序的指令组合模式通常遵循一定的逻辑和顺序，而异常行为可能表现出不规则或异常的组合。

三、指令调用链

*提取特权指令的调用链，分析其执行路径和依赖关系。

*异常行为可能导致特权指令意外或不必要的调用，形成异常的调用链。

四、指令参数分析

*提取特权指令的参数信息，包括寄存器、内存地址等。

*异常行为可能涉及异常的参数值，例如特权寄存器被非法修改或异常内存访问。

五、寄存器操作分析

*分析特权指令对寄存器的访问和操作模式。

*异常行为可能表现为异常的寄存器访问模式，例如频繁切换栈指针或修改控制流寄存器。

六、系统调用分析

*提取特权指令与系统调用的交互信息。

*异常行为可能涉及异常或不必要的系统调用，例如频繁创建或关闭文件、异常网络操作等。

七、内存访问模式

*分析特权指令对内存的访问模式，包括读写操作、内存地址范围等。

*异常行为可能表现为异常的内存访问，例如对敏感区域的未授权访问或非法内存操作。

八、异常处理机制

*分析特权指令与异常处理机制的交互情况。

*异常行为可能导致异常处理机制的异常或不当处理，例如异常被非法捕获或处理不当。

九、事件日志分析

*提取系统事件日志中与特权指令相关的事件信息。

*异常行为可能在事件日志中留下异常或可疑的痕迹，例如安全策略违规、权限提升等。

十、基于统计学的异常检测

*使用统计学方法，例如主成分分析、聚类分析等，对提取的特征进行异常检测。

*通过建立正常行为的统计模型，可以识别偏离正常范围的异常行为。第五部分检测模型的训练与评估关键词关键要点【检测模型的训练】

1.数据选择与预处理：收集包含特权指令操作的大量训练数据，并应用预处理技术（如特征选择和归一化）来增强数据质量。

2.模型选择与优化：探索各种机器学习模型（如决策树、支持向量机和神经网络），并通过超参数调整和交叉验证来优化模型的性能。

3.训练过程与监控：实施高效的训练算法（如梯度下降）并监控训练过程，以确保模型收敛性和防止过拟合。

【检测模型的评估】

检测模型的训练与评估

训练数据准备

*针对目标系统和威胁场景收集恶意特权指令序列和正常指令序列。

*将数据分层标记，例如：正常、已知恶意、未知恶意。

*使用数据增强技术（如数据合成、混淆）丰富数据集。

特征工程

*从指令序列中提取特征，包括指令类型、寄存器使用、内存访问模式等。

*使用特征选择技术选择与恶意活动高度相关的特征。

*考虑特征的表示形式（如one-hot编码、词嵌入）。

模型选择与训练

*根据任务类型和数据集规模选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、神经网络。

*使用交叉验证技术优化模型超参数。

*针对不同恶意类型训练多个模型或采用多任务学习。

模型评估

指标选择

*准确率、查准率、查全率、F1分数。

*区域下曲线（AUC）、平均准确率（AP）。

评估过程

*将保留的数据集用作测试集。

*计算模型在测试集上的各项评估指标。

*分析模型的混淆矩阵，识别误分类类型。

*评估模型在不同恶意类型上的性能。

模型部署

*选择适当的部署平台，如云端、端点设备。

*考虑模型的实时性、准确性、资源占用等因素。

*监控模型性能，及时更新和重新训练。

持续改进

*定期收集新数据并更新训练数据集。

*探索新的特征提取和模型改进技术。

*与安全研究人员和威胁情报共享信息。

其他注意事项

*对抗性攻击：考虑对抗性攻击的可能性，并采取防御措施。

*特征漂移：监控系统活动，检查特征是否随时间发生变化。

*隐私和道德问题：确保模型训练和部署符合相关法律法规和伦理规范。

*可解释性：考虑模型可解释性，帮助安全分析师理解检测结果。

*持续优化：通过持续评估、更新和改进，优化模型性能，跟上不断变化的威胁格局。第六部分基于机器学习的检测系统设计关键词关键要点机器学习模型选择

-选择合适的机器学习算法是根据数据类型、问题复杂性和可用资源等因素进行的。

-监督学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络，用于预测未知数据集中的类标签或连续值。

-无监督学习算法，如聚类和降维，用于发现未标记数据中的模式和结构。

特征工程

-特征工程涉及选择、提取和转换原始数据，以获得对模型训练有用的信息。

-特征选择技术用于选择对预测任务最相关的特征子集。

-特征提取技术用于创建新特征，这些特征捕捉原始数据的更高级别表示。

模型训练和评估

-模型训练包括将机器学习算法应用于标记数据集，以学习预测未知数据的模型。

-模型评估涉及使用未用于训练模型的测试数据集来评估其性能。

-常见的评估指标包括准确性、召回率、精确度和F1分数。

模型优化

-模型优化涉及调整模型参数和超参数，以提高其性能。

-正则化技术，如L1正则化和L2正则化，用于防止模型过拟合。

-交叉验证技术用于选择最佳模型超参数，并防止过度拟合。

异常检测

-异常检测算法用于识别与预期行为显着不同的数据点。

-基于距离的方法，如K-近邻和局部异常因子供率，利用数据点之间的距离来检测异常值。

-基于密度的算法，如DBSCAN和LOF，根据数据点的密度来检测异常值。

在线学习

-在线学习算法允许模型在收到新数据时不断更新，而无需重新训练整个模型。

-递增学习技术用于在不保留所有训练数据的情况下处理流式数据。

-主动学习技术用于选择最具信息量的数据点进行标注，从而提高模型性能。基于机器学习的特权指令威胁检测

基于机器学习的检测系统设计

1.数据收集

*提取特征：从系统事件日志、进程列表和其他相关数据源中提取与特权指令相关的特征。

*特征预处理：对收集到的数据进行预处理，包括标准化、规范化和特征选择，以提高机器学习模型的性能。

2.模型训练

*模型选择：根据数据集的特点和具体检测需求选择合适的机器学习模型，如决策树、随机森林或支持向量机。

*训练数据集：标记已知特权指令威胁事件的训练数据集，用于训练机器学习模型。

*模型训练：将预处理后的数据馈送至机器学习模型，通过迭代训练过程优化模型参数。

3.特征工程

*手动特征工程：基于领域知识和经验，手动设计特定于特权指令威胁检测的特征。

*自动化特征工程：利用自动机器学习算法自动生成和选择相关特征，以提高模型性能。

4.检测引擎

*实时监控：部署检测引擎，持续监控系统活动并从数据源中提取特征。

*模型推理：将提取的特征输入训练好的机器学习模型中，进行实时预测。

*威胁检测：根据模型输出的预测结果，识别和标记可疑的特权指令威胁事件。

5.响应和缓解

*警报生成：当检测到威胁事件时，向安全响应团队发出警报，提供威胁详情和证据。

*缓解措施：根据警报信息，采取适当的缓解措施，如终止可疑进程或隔离受感染系统。

6.系统评估

*模型评估：通过交叉验证、ROC曲线和其他评估指标，评估机器学习模型的性能和泛化能力。

*数据更新：定期更新训练数据集和模型，以应对新型威胁和变化的环境。

*持续监控：持续监控检测引擎的性能，确保其准确性和效率，并根据需要进行调整。

基于机器学习的检测系统的优势

*自动化：机器学习技术自动化了特权指令威胁检测过程，减少了人工分析和响应所需的人力。

*准确性和泛化能力：机器学习模型能够从大量历史数据中学习，并随着时间的推移适应不断变化的威胁格局。

*实时检测：检测引擎可以实时监控系统活动，并在威胁事件发生时立即发出警报。

*成本效益：与传统的基于规则的检测方法相比，基于机器学习的检测系统具有更高的成本效益和可扩展性。第七部分威胁检测的性能分析与优化关键词关键要点检测模型性能评估指标

1.检测率（TruePositiveRate）：衡量模型正确识别特权指令的比例。高检测率表明模型能够有效检测威胁。

2.误报率（FalsePositiveRate）：衡量模型将正常指令错误识别为特权指令的比例。低误报率表明模型的准确性。

3.准确率（Accuracy）：衡量模型整体识别特权指令的准确程度。高准确率表明模型有效区分了正常和威胁指令。

特征工程优化

1.特征选择：确定最能区分正常和特权指令的最有用特征。通过使用特征选择算法，可以提高模型的效率和准确性。

2.特征提取：从原始指令中提取有意义的特征，这些特征可以更好地表示指令的行为。先进的特征提取技术，如深度学习，可以捕获指令的复杂模式。

3.特征转换：将原始特征转换为更容易模型分析和理解的形式。转换后的特征可以提高模型的性能和可解释性。

模型选择与超参数优化

1.模型选择：选择最适合特权指令检测任务的机器学习模型。需要考虑模型的复杂性、效率和准确性。

2.超参数优化：调整模型的超参数，如学习率和正则化参数，以提高模型的性能。可以通过网格搜索或贝叶斯优化等技术进行超参数优化。

3.集成学习：结合多个模型的预测，以提高整体检测性能。集成学习可以减少各个模型的误差并增强模型的鲁棒性。

数据增强与对抗性攻击

1.数据增强：使用合成或转换现有指令的方法来扩大训练数据集。数据增强可以提高模型对未见特权指令的泛化能力。

2.对抗性攻击：生成特权指令的变体，这些变体会绕过检测模型。对抗性攻击可以识别模型的弱点并提高其鲁棒性。

3.鲁棒性训练：通过将对抗性样本纳入训练过程中，训练模型以抵御对抗性攻击。鲁棒性训练可以提高模型在现实世界中的有效性。

模型部署与监控

1.模型部署：将训练好的检测模型部署到生产环境中。需要考虑部署环境、模型的推理效率和可扩展性。

2.模型监控：定期评估已部署模型的性能，以检测漂移或退化。监控机制可以及早发现问题并触发模型重新训练。

3.威胁情报共享：与其他组织和研究人员共享特权指令检测的威胁情报。合作和信息交换可以增强整个安全社区的防御能力。威胁检测的性能分析与优化

性能指标

评估威胁检测模型性能的指标包括：

*检测率(DR)：正确检测威胁样本的比例。

*误报率(FAR)：错误识别正常样本为威胁的比例。

*准确率(ACC)：正确分类样本（包括威胁和正常）的比例。

*F1分数：检测率和精确率的加权平均值。

性能优化

提高威胁检测模型性能的优化策略包括：

1.特征工程

*提取与威胁行为相关的高质量特征，提高模型的判别能力。

*使用特征选择技术去除无关或冗余特征，降低模型复杂度。

2.模型选择与超参数优化

*选择适合任务的机器学习算法，如决策树、支持向量机或神经网络。

*通过网格搜索或其他超参数优化技术，确定算法的最佳超参数。

3.数据增强

*使用过采样或欠采样技术处理不平衡数据集，提高模型对少数类样本的检测能力。

*采用合成数据生成技术，扩充训练数据集，增强模型的泛化能力。

4.模型融合

*结合多个机器学习模型的输出，提高检测准确性。

*使用加权平均、多数投票或堆叠等融合方法。

5.动态更新

*监控模型性能，在性能下降时及时更新模型。

*使用增量学习或迁移学习技术，在新的数据出现时适应模型。

6.对抗性训练

*引入对抗样本，训练模型抵御攻击。

*对抗性训练可以增强模型的鲁棒性，提高其在真实世界中的性能。

案例研究

在威胁检测竞赛中，由机器学习驱动的模型经常获得优异的性能。例如：

*在2018年DARPA网络冲突实验室（CCL）竞赛中，基于深度学习的模型实现了99.4%的检测率和0.1%的误报率。

*在2019年CyberGrandChallenge竞赛中，基于集成学习的模型获得了99.9%的检测率和0.01%的误报率。

这些案例研究表明，机器学习在特权指令威胁检测中具有巨大的潜力。通过优化性能，机器学习模型可以有效地保护系统免受高级威胁的侵害。第八部分实践中特权指令威胁检测的应用场景关键词关键要点主题名称：云计算平台

1.特权指令滥用是云计算平台上的主要安全威胁，利用云服务提供商提供的各种API访问特权指令。

2.可以应用机器学习技术对这些API调用进行检测，识别异常行为和潜在的安全威胁。

3.通过使用无监督学习算法，可以建立基线行为模型并检测偏离该模型的异常活动。

主题名称：容器环境

实战中特权指令威胁检测的应用场景

特权指令威胁检测在实际应用中具有广泛的场景，涉及云计算、数据中心、企业网络等多个领域。其主要应用场景包括：

云计算平台

*云主机安全防护：检测云主机上执行的特权指令，及时发现恶意代码、黑客攻击等威胁。

*云服务安全审计：记录和分析云服务中执行的特权指令，发现异常行为和潜在安全隐患。

*云平台威胁情报共享：通过分析特权指令使用模式，识别通用攻击技术，并与其他平台共享威胁情报。

数据中心

*服务器安全监控：实时检测服务器上执行的特权指令，发现未经授权的访问、系统配置变更等异常行为。

*数据库审计：监控对数据库进行特权操作的指令，防止敏感数据泄露、数据库破坏等威胁。

*日志分析：对安全日志进行深度分析，识别特权指令相关的异常事件，并及时响应。

企业网络

*网络边界安全防护：检测网络设备上执行的特权指令，防止黑客通过特权访问控制层或网络协议漏洞渗透网络。

*工控系统安全防护：监控工控系统中执行的特权指令，检测恶意代码、攻击工具等威胁，确保系统稳定运行。

*安全事件响应：在安全事件发生后，通过分析特权指令使用情况，快速定位攻击来源、还原攻击过程，指导应急响应。

具体应用案例

*阿里云ECS安全防护：利用特权指令检测平台实时检测云主机上的特权指令执行情况，发现恶意代码、挖矿软件等威胁，保障云主机安全。

*腾讯云CVM安全审计：通过对特权指令的记录和分析，发现云服务中潜在的安全隐患，及时告警并提供修复建议。

*中国信通院网络安全威胁情报中心：收集和分析来自不同平台的特权指令使用模式，识别通用攻击技术，并发布威胁情报报告，指导网络安全防护。

*某石油行业工控系统防护：部署特权指令检测系统，实时监控工控系统中的特权指令执行，及时发现恶意代码、网络攻击等威胁，保障系统稳定运行。

优点和注意事项

特权指令威胁检测具有检测准确、覆盖面广、及时响应等优点，但需要注意以下事项：

*监控对象：应优先关注拥有特权访问权限的设备和系统，例如服务器、数据库、网络设备等。

*检测策略：根据业务需求和安全风险进行定制化配置，避免产生过多误报或漏报。

*响应机制：建立快速高效的响应机制，及时处置安全事件，避免造成重大损失。

*数据保护：注意收集和分析特权指令数据的隐私和安全保护，防止数据泄露或滥用。关键词关键要点特权指令滥用的威胁本质

主题名称：恶意软件窃取特权指令

关键要点：

1.恶意软件可以通过利用缓冲区溢出、NULL指针解引用和其他漏洞获得系统特权。

2.获得特权后，恶意软件可以执行特权指令，获得对敏感系统资源和数据的控制权。

3.特权指令滥用可能导致数据泄露、系统中断和勒索软件攻击。

主题名称：提权攻击

关键要点：

1.提权攻击涉及未经授权获得更高系统权限的过程。

2.攻击者可以利用合法工具、漏洞或社会工程手段来提升权限。

3.提权后，攻击者可以执行管理任务、访问敏感数据并控制系统。

主题名称：内存破坏攻击

关键要点：

1.内存破坏攻击针对的是软件中的内存管理漏洞。

2.攻击者可以利用这些漏洞向内存注入恶意代码，执行特权指令并破坏系统完整性。

3.内存破坏攻击是特权指令滥用攻击的主要方式。

主题名称：补丁规避技术

关键要点：

1.补丁规避技术允许攻击者绕过针对已知漏洞的补丁。

2.攻击者可以利用这些技术重新获得特权并继续执行恶意活动。

3.补丁规避技术是特权指令滥用攻击中越来越常见的问题。

主题名称：反调试技术