【摘要】：新型的網(wǎng)絡(luò)病毒的入侵和傳播以正態(tài)諧振方式進(jìn)行連續(xù)攻擊,檢測(cè)困難,需要對(duì)病毒攻擊進(jìn)行有效檢測(cè)。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法采用干擾攻擊定位狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征提取的層次性檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)病毒連續(xù)攻擊的檢測(cè),算法沒(méi)能自適應(yīng)求解連續(xù)攻擊下的特征選擇參數(shù),檢測(cè)性能不好。提出一種基于窄帶信號(hào)頻譜偏移修正的正態(tài)諧振網(wǎng)絡(luò)病毒連續(xù)攻擊下的重疊檢測(cè)算法。采用鏈重疊檢測(cè)和向量化運(yùn)算模擬正態(tài)諧振網(wǎng)絡(luò)病毒的攻擊特征和相關(guān)性質(zhì),實(shí)現(xiàn)對(duì)病毒的檢測(cè),通過(guò)Langevin方程描述,正態(tài)諧振網(wǎng)絡(luò)的病毒連續(xù)攻擊表現(xiàn)為一種雙穩(wěn)態(tài)非線性驅(qū)動(dòng)多頻共振模型,采用窄帶信號(hào)頻譜偏移修正方法,計(jì)算得到病毒節(jié)點(diǎn)連接概率以及個(gè)體的感染率,提高檢測(cè)性能。仿真結(jié)果表明,該算法對(duì)病毒傳播有較好的抑制性,提高了對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒連續(xù)攻擊下的檢測(cè)性能和重疊檢測(cè)能力。
[Abstract]:It is difficult to detect the intrusion and propagation of the new network virus in the normal resonance mode, so it is necessary to detect the virus attack effectively. The traditional detection method uses the hierarchical detection algorithm of state transition feature extraction of interference attack location to realize the detection of virus continuous attack. The algorithm can not adaptively solve the feature selection parameters under continuous attack, and the detection performance is not good. An overlap detection algorithm based on narrow-band signal spectrum offset correction for continuous virus attack in normal resonant networks is proposed. Chain overlap detection and vectorization are used to simulate the attack characteristics and related properties of the normal resonant network virus, and the detection of the virus is realized. It is described by the Langevin equation. The virus continuous attack in the normal resonant network is a bistable nonlinear driving multi-frequency resonance model. The narrowband signal frequency shift correction method is used to calculate the connection probability of virus nodes and the infection rate of individuals to improve the detection performance. The simulation results show that the algorithm has a good suppression on virus propagation and improves the detection performance and overlapping detection ability of network virus under continuous attack.
【作者單位】： 河南中醫(yī)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)信息中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 李e，

本文編號(hào)：2442385