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## 🦠 恶意软件分析 (SOC & DFIR 实验室) 本仓库包含一系列结构化的、注重实践的**恶意软件分析实验室**，旨在通过静态、动态和内存取证技术来理解恶意软件的行为。它专为 SOC 分析师、威胁猎手以及 DFIR (数字取证与事件响应) 学习者设计，以培养在恶意软件调查与分析方面的实用技能。 这些实验室模拟了安全运营中心和事件响应团队在真实环境中使用的恶意软件分析工作流程，用于识别、分析和理解恶意制品及攻击者行为。 ## 🎯 本仓库涵盖的内容 本项目专注于核心的恶意软件分析和 DFIR 能力： * 在不执行的情况下对恶意软件样本进行静态分析 * 在受控环境中进行动态/行为分析 * 用于检测运行时恶意活动的内存取证 * 识别威胁指示器 (IOCs) * 理解恶意软件的执行流程和持久化机制 * 用于威胁分析的基础逆向工程概念 * 与 SOC 相符的恶意软件调查工作流程 ## 🧪 包含的实验室模块 * **实验 2.1** – 静态恶意软件分析 * **实验 2.2** – 动态 / 行为分析 * **实验 2.3** – 恶意软件内存取证 ## 🧠 关键学习成果 完成这些实验室后，您将获得以下方面的实践经验： * 在不执行的情况下分析可疑文件 (静态分析) * 在隔离环境中监控恶意软件行为 * 提取威胁指示器 (IOCs) * 理解恶意软件的进程、网络和文件系统活动 * 执行内存转储和取证分析 * 识别持久化技术和攻击模式 * 利用恶意软件情报支持事件响应 ## ⚙️ 工具与技术 * 虚拟机 (Windows/Linux 沙箱) * 进程监控工具 (Procmon, Process Explorer) * 静态分析工具 (strings, PE viewers, hash 工具) * 动态分析环境 (沙箱工具) * 内存取证框架 (Volatility) * Wireshark / 网络流量分析工具 * 基础逆向工程工具 ## 📌 目的 本仓库专为**恶意软件分析实操培训**、SOC 能力备战以及 DFIR 技能发展而设计。它有助于弥合理论安全知识与网络安全运营及事件响应团队中使用的真实世界恶意软件调查技术之间的差距。

标签：DAST, SecList, 云资产清单, 内存取证, 安全实验, 安全运营, 库, 应急响应, 恶意软件分析, 扫描框架, 数字取证, 自动化脚本, 逆向工程