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語義感知的多態(tài)攻擊網(wǎng)絡(luò)簽名產(chǎn)生方法

發(fā)布時間:2018-08-15 19:41
【摘要】:多態(tài)攻擊網(wǎng)絡(luò)簽名在傳統(tǒng)串模式挖掘與匹配技術(shù)中應(yīng)用難以生成有效的簽名數(shù)據(jù).本文在傳統(tǒng)應(yīng)用方法基礎(chǔ)上,提出并測試了基于語義感知方法.首先,詳細分析了多態(tài)攻擊數(shù)據(jù)狀態(tài)特征.然后,通過使用靜態(tài)數(shù)據(jù)流形成過程分析提取了靜態(tài)語義原始代碼.最后,按照基于特征分類標準,應(yīng)用Sig Free方法生成了多層多態(tài)簽名數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)里面還包含代碼的多態(tài)語義與串模式相應(yīng)信息.通過對比Hamsa方案的實驗數(shù)據(jù)表明,此方法可以有效降低數(shù)字簽名的失誤率和失真率.
[Abstract]:The application of polymorphic attack network signature in traditional string pattern mining and matching technology is difficult to generate valid signature data. Based on the traditional application method, this paper proposes and tests the semantic-aware method. Firstly, the state characteristics of polymorphic attack data are analyzed in detail. Then, the static semantic source code is extracted by using static data stream forming process analysis. Finally, according to the feature classification criterion, the multi-layer multi-level signature data is generated by using Sig Free method, and the code's polymorphism semantics and string schema information are also included in the data. By comparing the experimental data of Hamsa scheme, it is shown that this method can effectively reduce the error rate and distortion rate of digital signature.
【作者單位】: 江西青年職業(yè)學(xué)院;
【分類號】:TP393.08

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 盧家興;郭帆;余敏;;靜態(tài)檢測多態(tài)溢出攻擊代碼的方法[J];計算機應(yīng)用;2010年12期

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本文編號:2185210

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