發(fā)布時(shí)間：2018-06-27 21:24

  本文選題：改進(jìn)攻擊樹 + 云檢測(cè)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2013年05期

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)攻擊樹模型在惡意代碼檢測(cè)中存在行為差異性描述不準(zhǔn)確、危害量化不合理的問題,提出一種將攻擊樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行改造、構(gòu)建攻擊樹文本圖的改進(jìn)攻擊樹檢測(cè)方法,并設(shè)計(jì)了危害權(quán)值算法,從而可以更好地描述和判斷惡意代碼的攻擊行為,引入云檢測(cè)技術(shù)構(gòu)建檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法較傳統(tǒng)算法對(duì)惡意代碼及其變種的檢測(cè)有明顯的提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of inaccurate behavior difference description and unreasonable harm quantification in the traditional attack tree model in malicious code detection, an improved attack tree detection method is proposed, in which the attack tree structure is modified and the text graph of attack tree is constructed. The harm weight algorithm is designed, which can better describe and judge the attack behavior of malicious code. The cloud detection technology is introduced to build a detection system to verify the algorithm. The experimental results show that the algorithm is better than the traditional algorithm in detecting malicious code and its variants.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家級(jí)火炬計(jì)劃基金項(xiàng)目(EB011224) 西南科技大學(xué)博士基金項(xiàng)目(10ZX7154)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會(huì)議論文 前5條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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10 歐陽t，

本文編號(hào)：2075325