比特币挖矿病毒的威胁、检测与防御，一篇综合文献综述

2026-02-14 币界百科

随着加密货币的兴起，比特币挖矿病毒作为一种新型恶意软件，对全球计算机系统、网络安全及能源消耗构成了严峻挑战，本文旨在综合梳理现有关于比特币挖矿病毒的研究文献，系统阐述其技术原理、传播机制、危害影响，并深入探讨当前主流的检测技术与防御策略，本文也将分析当前研究中存在的不足，并对未来研究方向进行展望,以期为应对比特币挖矿病毒威胁提供理论参考和实践指导。

比特币挖矿病毒；恶意软件；网络安全；入侵检测；资源滥用；防御策略

比特币等加密货币的爆炸式增长不仅带来了金融领域的革新，也催生了非法牟利的新途径，比特币挖矿病毒（Bitcoin Mining Malware，简称BMM）攻击者通过非法入侵他人计算机、服务器、物联网设备等，利用其计算资源进行比特币或其他加密货币的挖矿活动，从而窃取系统资源、牟取暴利，这类病毒具有隐蔽性强、传播迅速、资源消耗大、危害面广等特点，已成为网络安全领域的研究热点和防御难点，学术界和工业界已发表大量相关研究论文,本文将对这些研究成果进行归纳与总结。

比特币挖矿病毒概述

技术原理： 比特币挖矿本质上是通过大量计算竞争解决复杂数学问题，以获得记账权并奖励比特币，挖矿病毒的核心在于秘密植入目标系统的挖矿程序（如CGMiner、BFGMiner等或其变种），利用CPU、GPU、甚至特定硬件加速器的算力进行哈希运算，病毒通常采用隐蔽技术（如进程注入、文件伪装、Rootkit技术）来避免被用户和杀毒软件发现,并尽可能长时间驻留系统。
主要传播途径：
- 恶意软件捆绑： 将挖矿病毒捆绑在正常软件、游戏、工具安装包中进行传播。
- 钓鱼邮件与附件： 伪装成重要邮件、发票、通知等,诱骗用户点击恶意链接或打开附件。
- 漏洞利用： 利用操作系统、应用程序或浏览器中未修复的安全漏洞进行传播,尤其是针对物联网设备的漏洞。
- 恶意网站与广告： 用户访问被挂马的网站或点击恶意广告时,病毒通过脚本下载或利用浏览器漏洞植入。
- 僵尸网络传播： 利用已有的僵尸网络进行大规模、快速传播。
- 供应链攻击： 通过入侵合法软件开发商的系统,在软件更新中植入挖矿病毒。
危害影响：
- 资源消耗与性能下降： 大量占用CPU、GPU、内存及网络带宽，导致系统运行缓慢、应用程序卡顿、甚至死机。
- 硬件损耗加剧： 长时间高负荷运行会导致CPU、GPU等硬件温度升高，加速老化,缩短使用寿命。
- 能源浪费： 大量被感染的设备持续进行挖矿，造成巨大的能源浪费,与绿色低碳理念相悖。
- 数据安全与隐私泄露： 部分挖矿病毒会结合其他恶意功能，如窃取用户敏感信息、账号密码、植入后门等。
- 经济损失： 对个人用户而言，可能因设备损坏、数据丢失造成损失；对企业而言，可能导致业务中断、IT运维成本增加、品牌声誉受损。
- 网络基础设施威胁： 对大规模服务器、云资源和物联网设备的攻击,可能影响整个网络基础设施的稳定性和可用性。

比特币挖矿病毒的检测技术研究

针对比特币挖矿病毒的检测,现有研究论文主要提出以下技术方法：

基于特征码的检测： 传统杀毒软件采用的方法，通过提取已知病毒样本的特征码（如特定代码片段、文件哈希值）进行匹配，优点是检测准确率高、速度快，但缺点是无法检测未知变种和采用加密、混淆技术的病毒。
基于行为分析的检测： 这是目前研究的热点，通过监控程序运行时的行为特征来判断是否为挖矿病毒,常见的行为特征包括：
- 资源占用异常： 持续高CPU/GPU利用率,特别是当系统空闲时更为明显。
- 进程行为异常： 进程名伪装、父子进程关系异常、进程权限提升、自启动项异常修改。
- 网络行为异常： 与特定挖矿池服务器的频繁通信（通常使用特定端口和协议）、数据流量模式异常。
- 文件系统操作异常： 在系统临时目录、特定系统文件夹中写入可疑文件、修改系统配置文件。
- API调用序列分析： 分析程序调用的Windows API或Linux系统调用，识别与挖矿相关的敏感操作（如进程创建、内存分配、网络连接）。行为分析能有效检测未知和变种挖矿病毒，但可能存在误报（如正常高强度计算程序）和漏报（高度隐蔽的病毒）。
基于机器学习/深度学习的检测： 近年来，大量论文利用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术提升挖矿病毒的检测能力，研究人员从文件静态信息（如PE结构、字符串、字节序列）和动态行为数据中提取特征，训练分类模型（如SVM、随机森林、神经网络、CNN、RNN等），这种方法能够自动学习病毒与正常程序之间的复杂模式，对未知变种的检测能力较强，但依赖高质量标注数据,且模型复杂度和实时性是需要考虑的问题。
基于静态分析的检测： 不需要运行程序，通过分析程序的代码结构、指令序列、字符串、导入/导出表等信息来识别可疑特征，检测是否包含挖矿程序相关的字符串（如矿池URL、算法名称）、是否调用了敏感API等，优点是速度快、资源消耗低，但难以处理加壳、混淆的代码。
混合检测技术： 结合多种检测方法的优点，如静态分析与动态行为分析结合，或机器学习与规则引擎结合，以提高检测的准确性和覆盖率,降低误报率和漏报率。

比特币挖矿病毒的防御策略研究

防御比特币挖矿病毒需要多层次、综合性的策略,相关论文主要从以下几个方面展开：

终端防御：
- 安全软件部署： 安装并及时更新杀毒软件、反恶意软件程序,确保具备挖矿病毒检测能力。
- 主机入侵检测/防御系统（HIDS/HIPS）： 监控系统进程、文件、注册表等关键变化,及时发现异常行为。
- 最小权限原则： 限制普通用户权限,避免病毒获取系统最高权限。
- 系统加固： 及时打补丁、关闭不必要的服务和端口、禁用自动播放等。
网络安全防御：
- 防火墙与入侵检测/防御系统（IDS/IPS）： 在网络边界和关键节点部署，监控异常流量,阻断与已知恶意矿池服务器的通信。
- 网络流量分析（NTA）： 通过分析网络流量的特征（如流量大小、连接频率、目标IP）来识别潜在的挖矿活动。
- Web应用防火墙（WAF）： 防止网站被挂马,阻止恶意脚本下载。
云安全与服务器防护：
- 容器安全： 对于容器化部署环境，加强镜像安全扫描、容器运行时监控和资源限制。
- 虚拟机监控（Hypervisor-level Monitoring）： 在虚拟化环境中,通过监控虚拟机的资源使用情况和跨虚拟机异常行为来检测挖矿。
- 资源监控与告警： 对服务器的CPU、内存、GPU使用率进行实时监控,设置阈值告警。
物联网（IoT）设备防护：
- 设备身份认证与访问控制： 强设备认证,弱口令整改。
- 固件安全： 定期更新设备固件,修复已知漏洞。
- 网络隔离： 将IoT设备部署在隔离网络中,限制其对外部网络的访问。
主动防御与威胁情报：
- 威胁情报共享： 及时获取和共享最新的挖矿病毒样本、攻击手法、矿池地址等威胁情报。
- 漏洞挖掘与修补： 主动挖掘潜在漏洞并推动修补。
- 用户安全意识教育： 提高用户对钓鱼邮件、恶意链接的识别能力。