1. 静态分析：静态分析涉及检查源代码或编译的二进制文件而不执行它。 它有助于检测潜在的漏洞、编码错误和其他安全问题。 静态分析工具使用抽象语法树 (AST) 解析、数据流分析和模式匹配等技术来识别潜在问题。
2.动态分析：动态分析涉及观察软件在执行过程中的行为。 它对于检测运行时错误、性能瓶颈、内存泄漏和恶意活动非常有用。 代码检测、调试和分析等技术用于动态分析软件行为。
3. 沙箱：沙箱创建隔离环境，使软件可以安全运行而不影响主机系统。 它通过监视其行为、网络通信和系统交互来帮助检测和分析潜在的恶意软件。 沙盒可以通过虚拟机、容器或专门的沙盒框架来完成。
软件检测
4. 模糊测试：模糊测试是一种向软件提供无效、意外或随机输入以识别漏洞和崩溃的技术。 模糊测试工具会生成大量测试输入，包括格式错误的数据，以评估软件的稳健性和安全性。 模糊测试可以应用于各种软件组件，例如文件解析器、网络协议和 API 接口。
5. 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)：ML 和 AI 技术可用于软件检测，以分析模式、对软件行为进行分类并识别异常。 这些技术可用于恶意软件检测、入侵检测以及识别网络流量或系统日志中的恶意模式。
6. 行为分析：行为分析侧重于通过监视软件与系统、文件、网络或用户的交互来理解软件行为。 它有助于检测可疑活动，例如未经授权的访问、权限升级或异常资源使用。 可以使用日志分析、系统调用监控和异常检测算法等技术来执行行为分析。
7. 基于签名的检测：基于签名的检测涉及将软件工件（例如文件、代码片段、网络数据包）与已知签名或与特定威胁相关的模式的数据库进行比较。 这种方法通常用于防病毒软件中，根据预定义的签名检测恶意软件。
8. 启发式分析：启发式分析涉及应用一组预定义的规则或算法来识别潜在的恶意或不需要的软件行为。 它有助于检测没有特定签名的未知或零日威胁。 启发式分析可用于识别可疑的代码模式、系统修改或偏离正常软件行为的活动。
这些只是可应用于软件检测的技术的几个示例。 具体方法取决于所分析的软件的背景、目标和类型。
