辅助脚本检测恶意软件的技术和方法通常涉及多种不同的分析手段，包括静态分析、动态分析、启发式分析和签名匹配等。以下是一些具体的技术和方法：
1. YARA规则匹配 ：YARA是一种流行的恶意软件检测工具，它使用规则来匹配文件的特征，如字符串、哈希值等，以便识别潜在的恶意软件。YARA规则可以被编写成复杂的模式，以检测已知和未知的恶意软件变体。
2. 文件系统扫描 ：辅助脚本可以扫描整个文件系统，包括隐藏文件和只读文件，以发现可能含有恶意代码的文件。这种扫描可以是基于规则的，也可以是基于签名的。
3. 并行处理 ：为了提高检测速度，现代的辅助脚本检测工具支持多线程扫描，这样可以充分利用多核处理器的计算能力，缩短扫描时间。
4. 智能行为分析 ：通过监控系统运行状态和结合病毒行为库，可以检测已知、变种和未知程序的恶意行为。这种技术可以帮助识别那些试图规避传统签名检测的恶意软件。
5. Trojan Seeker恶意程序分析技术 ：这种技术可以快速获取最新的恶意程序特征，并主动搜索最新恶意程序，有助于及时发现新兴的威胁。
6. Honeynet恶意程序分析技术 ：通过设置蜜网陷阱来被动收集恶意程序的特征，这种方法可以在不干扰正常系统操作的情况下检测恶意软件。
7. CRC、Sign、特征码应用技术 ：结合循环冗余校验（CRC）、签名和特征码等多种检测技术，可以提高检测的准确性，同时减少误报和漏报。
8. 高效检测引擎技术 ：检测引擎可以根据宿主系统的性能自动调整检测能力，确保检测过程不会对系统性能产生负面影响。
9. 检测工具融合技术 ：通过整合多种检测工具，可以提高整体的检测可靠性，确保即使单个工具无法检测到恶意软件，其他工具也能提供备份检测能力。
10. 基于AMSI的扫描与识别 ：Windows反恶意软件接口（AMSI）允许应用程序要求系统上安装的防病毒软件分析文件/字符串，这可以用于检测恶意软件相关的字符串与文件信息。
11. Python库的使用 ：Python社区提供了多种库，如PEfile、Lief、Capstone、Unicorn、Frida Python等，这些库可以用于静态分析和动态分析恶意软件，帮助检测和解包恶意代码。
这些技术和方法可以单独使用，也可以组合使用，以构建多层次的恶意软件检测系统，提高检测的覆盖率和准确性。
