本文選題：蠕蟲 + 檢測��； 參考：《計算機科學(xué)》2013年06期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)蠕蟲攻擊由于危害大、攻擊范圍廣、傳播速度快而成為因特網(wǎng)危害最大的攻擊方式之一。如何有效地檢測網(wǎng)絡(luò)蠕蟲攻擊是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全研究領(lǐng)域的一個重要方向。通過對網(wǎng)絡(luò)蠕蟲攻擊行為的分析和研究,提出了一種根據(jù)蠕蟲爆發(fā)時產(chǎn)生的典型網(wǎng)絡(luò)行為來檢測未知蠕蟲的方法。該算法通過分別學(xué)習(xí)正常主機和受感染主機的網(wǎng)絡(luò)行為建立相應(yīng)的標準分類模糊子集,然后利用模糊模式識別法判定待測主機是否感染蠕蟲。最后進行實驗驗證,結(jié)果表明,該方法對未知掃描類蠕蟲有較好的檢測效果。
[Abstract]:Network worm attack has become one of the most harmful attacks on the Internet because of its great harm, wide range of attack and high speed of transmission. How to detect network worm attacks effectively is an important direction in the field of network security research. Based on the analysis and research of the network worm attack behavior, a method to detect unknown worms based on the typical network behavior of the worm outbreak is proposed. The algorithm establishes the corresponding standard classification fuzzy subset by learning the network behavior of the normal host and the infected host respectively. Then the fuzzy pattern recognition method is used to determine whether the host is infected with worm. Finally, the experimental results show that the method is effective for detecting unknown scanning worms.
【作者單位】： 揚州大學(xué)信息工程學(xué)院;鹽城師范學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)研究項目(10KJB520020) 國家863計劃項目(2007AA01Z448) 江蘇省科技支撐計劃基金項目(BE2008124)資助
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1782974