绿盟科技-哈工大联合实验室经过数年的学术合作，在物联网安全方面产出了诸多成果。近期研究物联网恶意软件的学术文章“An Evolutionary Study of IoT Malware”被IOTJ接收。IOTJ（IEEE Internet of Things Journal）是IEEE在2014年创办的物联网领域顶级期刊。根据统计，该期刊最新的影响因子高达9.936，是中科院一区期刊和JCR一区期刊。
近年来，针对IoT设备的攻击愈发严重。在一些臭名昭著的物联网恶意病毒开源之后，出现了许多新的变种，它们通常更强大，更隐蔽。尽管现有的大量研究已经分析了一些暴露的家族，但仍缺乏系统的研究来充分利用它们。这种研究有利于对病毒家族的出处，分类，标签，谱系分析以及攻击者身份归属。进行IoT恶意软件进化研究的关键挑战是如何收集有关恶意程序的足够且准确的信息并确定它们之间的关系。
在本文中，通过利用来自两个相互补充的来源的信息来研究IoT恶意软件的发展。首先，我们检索有关IoT恶意软件的在线文献，并采用自然语言处理技术来提取恶意软件样本的特征及其与其他恶意软件家族的关系，我们依此得到了基本的家族血统图。其次，我们通过广泛部署的蜜罐收集真实的恶意软件样本，并设计一个新兴的分类器，将它们分组为家族，并确定它们之间的血统关系。这样的结果用于增强基本谱系图。最终，我们通过关联来自上述来源的信息，为72个IoT恶意软件家族构建了最终版谱系图，这可以帮助研究社区更好地了解和对抗现在和将来的IoT恶意病毒。更进一步，我们就可以通过恶意软件的内在特征，找到未知恶意软件的家族分类，有助于定位攻击团伙。
该研究数据源自绿盟物联网威胁捕获系统，部分内容可参见绿盟科技物联网安全年报，本研究的成果已被纳入绿盟科技公司的威胁情报系统（NTI）。
本文一作王焕然博士为绿盟创新中心实习生，目前在哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院攻读博士学位。主要研究方向为移动安全、安全物联网、网络空间安全。
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