本文關鍵詞：基于統計特征的隱匿P2P主機實時檢測系統

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【摘要】：針對當前隱匿惡意程序多轉為使用分布式架構來應對檢測和反制的問題,為快速精確地檢測出處于隱匿階段的對等網絡(P2P)僵尸主機,最大限度地降低其危害,提出了一種基于統計特征的隱匿P2P主機實時檢測系統。首先,基于3個P2P主機統計特征采用機器學習方法檢測出監(jiān)控網絡內的所有P2P主機;然后,再基于兩個P2P僵尸主機統計特征,進一步檢測出P2P僵尸主機。實驗結果證明,所提系統能在5 min內檢測出監(jiān)控網內所有隱匿的P2P僵尸主機,準確率高達到99.7%,而誤報率僅為0.3%。相比現有檢測方法,所提系統檢測所需統計特征少,且時間窗口較小,具備實時檢測的能力。
【作者單位】： 國防科學技術大學計算機學院;
【關鍵詞】： 對等網絡 僵尸網絡 統計特征 機器學習 檢測系統
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61170286)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著各類數字終端、服務器資源、網絡帶寬等資源的持續(xù)增長,對等網絡(Peer-to-Peer,P2P)應用突破原有技術瓶頸有了長足的發(fā)展。由于P2P架構所具有的高效傳輸協議和良好魯棒性,其技術已經被廣泛地運用到文件共享、流媒體傳播、視音頻通話等眾多領域。與此同時,一些受限于

【共引文獻】

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本文編號：574167