DV2613 - Analys av skadlig programvara - Blekinge Tekniska Högskola

1. Beslut

Denna kurs är inrättad av dekan 2021-04-29. Kursplanen är fastställd av prefekten vid institutionen för datavetenskap 2021-09-01 och gäller från 2022-01-17.

2. Förkunskapskrav

För tillträde till kursen krävs minst 120 hp varav 90 hp inom ett tekniskt område och minst 2 års yrkeserfarenhet inom område som är relaterat till mjukvaruintensiv produkt och/eller tjänsteutveckling (visas exempelvis genom intyg från arbetsgivare.)

3. Syfte och innehåll

3.1 Syfte

Denna kurs syftar till att ge studenterna färdigheter för att analysera varierande typer av hot såsom nätfiske, avancerade långvariga hot (APTs), attacker mot sårbarheter (exploits), attacker mot leverantörskedjor, cybervapen och utpressningsattacker som har blivit populära.

3.2 Innehåll

Kursen ger en översikt av moderna säkerhetshot och nätfiske, attacker mot sårbarheter, skadliga implantat i office dokument, attacker mot leverantörskedjor, cyberspionage och utpressningskampanjer. Studenterna kommer att lära sig reverse engineering, statisk och dynamisk analys av skadlig programvara baserat på verkliga exempel för Windows och Android plattformar (IA-32/Intel® 64, ARM arkitekturer).

4. Lärandemål

Följande lärandemål examineras i kursen:

4.1. Kunskap och förståelse

Redogöra för moderna säkerhetshot som inkluderar nätfiske attacker, avancerade långvariga hot (APTs), attacker mot sårbarheter, attacker mot leverantörskedjor, cybervapen och utpressningsmjukvara)
Nå en god förståelse för reverse engineering, statiska och dynamiska tekniker för analys av skadlig programvara

4.2. Färdighet och förmåga

Identifiera skadlig programvara och nätfiske attacker
Analysera skadlig programvara för Windows och Androids plattformar

4.3. Värderingsförmåga och förhållningssätt

Utvärdera ett cyberhot
Välja lämpliga tekniker för upptäckt och analys av skadlig programvara

5. Läraktiviteter

Undervisningen sker i form av online föreläsningar, inspelat videomaterial, tillsammans med skrivet material,
litteratur och forskningslitteratur. Under kursens gång kommer kommunikation, feedback och diskussioner
med lärare och andra deltagare att ske via e-post, kursens lärplattform och via online möten.

6. Bedömning och examination

Examinationsmoment för kursen

Kod	Benämning	Omf.	Betyg
2205	Inlämningsuppgift 1	2,5 hp	GU
2215	Inlämningsuppgift 2	2,5 hp	GU
2225	Inlämningsuppgift 3	2,5 hp	GU

Kursen bedöms med betygen G Godkänd, UX Underkänd, något mer arbete krävs, U Underkänd.

I kurstillfällets information inför kursstart framgår i vilka examinationsmoment som kursens lärandemål examineras samt gällande bedömningsgrunder.

Examinator kan, efter samråd med högskolans FUNKA-samordnare, fatta beslut om anpassad examinationsform för att en student med varaktig funktionsvariation ska ges en likvärdig examination jämfört med en student utan funktionsvariation.

7. Kursvärdering

Kursvärdering ska göras i enlighet med BTH:s beslut om frågeställning i kursvärderingar och beslut om process för hantering och uppföljning av kursvärderingar.

8. Begränsningar i examen

Kursen kan ingå i examen men inte tillsammans med annan kurs vars innehåll, helt eller delvis, överensstämmer med innehållet i denna kurs.

9. Kurslitteratur och övriga lärresurser

Obligatorisk kurslitteratur:
Malware Reverse Engineering Handbook, https://ccdcoe.org/library/publications/malware-reverse-engineering-handbook/

Referenslitteratur för vidare fördjupning:
• Reverse Engineering for Beginners, https://beginners.re/main.html
• Michael Sikorski, Andrew Honig. Practical Malware Analysis: The Hands-On Guide to Dissecting Malicious Software 1st Edition, 2012.
• Joshua J. Drake , Zach Lanier , et al. Android Hacker's Handbook, 2014.
• J. Saxe, H. Sanders. Malware Data Science. Attack detection and Attribution, 2018.

Detta är inte ett juridiskt dokument. Vill du ha en kopia av det juridiska beslutet kring denna kursplan kontakta registrator vid Blekinge Tekniska Högskola.