电子器件
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전자기건
JOURNAL OF ELECTRON DEVICES
2008年
6期
1929-1932
,共4页
计算机系统参数%机器学习%网络蠕虫病毒
計算機繫統參數%機器學習%網絡蠕蟲病毒
계산궤계통삼수%궤기학습%망락연충병독
相对于传统的反病毒软件,本研究提出了一种新的基于主机的蠕虫检测系统.这种新的检测方法通过分析监测已知蠕虫病毒对计算机性能参数造成的影响,对未知的蠕虫进行判决检测,达到网络预警的效果.我们通过监测主机的323个系统特征计数器以反应计算机的性能特征,并利用自行设计的对比特征选择系统对原始数据进行预处理.本研究采用贝叶斯网络分类算法对带有标签的各训练数据子集进行分类训练,产生用以判决未知蠕虫的分类判决规则.在模拟计算机各种应用状态下,我们在搭建的实验局域网上对这种新的监测系统进行测试评估.本研究提出的检测系统对采集的未知网络蠕虫达到80%以上的判决准确率,对已知蠕虫有着99%以上的检测准确率,有着很高的实用性和推广性.
相對于傳統的反病毒軟件,本研究提齣瞭一種新的基于主機的蠕蟲檢測繫統.這種新的檢測方法通過分析鑑測已知蠕蟲病毒對計算機性能參數造成的影響,對未知的蠕蟲進行判決檢測,達到網絡預警的效果.我們通過鑑測主機的323箇繫統特徵計數器以反應計算機的性能特徵,併利用自行設計的對比特徵選擇繫統對原始數據進行預處理.本研究採用貝葉斯網絡分類算法對帶有標籤的各訓練數據子集進行分類訓練,產生用以判決未知蠕蟲的分類判決規則.在模擬計算機各種應用狀態下,我們在搭建的實驗跼域網上對這種新的鑑測繫統進行測試評估.本研究提齣的檢測繫統對採集的未知網絡蠕蟲達到80%以上的判決準確率,對已知蠕蟲有著99%以上的檢測準確率,有著很高的實用性和推廣性.
상대우전통적반병독연건,본연구제출료일충신적기우주궤적연충검측계통.저충신적검측방법통과분석감측이지연충병독대계산궤성능삼수조성적영향,대미지적연충진행판결검측,체도망락예경적효과.아문통과감측주궤적323개계통특정계수기이반응계산궤적성능특정,병이용자행설계적대비특정선택계통대원시수거진행예처리.본연구채용패협사망락분류산법대대유표첨적각훈련수거자집진행분류훈련,산생용이판결미지연충적분류판결규칙.재모의계산궤각충응용상태하,아문재탑건적실험국역망상대저충신적감측계통진행측시평고.본연구제출적검측계통대채집적미지망락연충체도80%이상적판결준학솔,대이지연충유착99%이상적검측준학솔,유착흔고적실용성화추엄성.
