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一种基于分层聚类方法的木马通信行为检测模型
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国科学院计算技术研究所, [2]中国科学院信息工程研究所, [3]中国科学院大学
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(61070185,61003261)
作者： 李世淙[1], 云晓春[2], 张永铮[3]
关键词： 木马通信检测, 分层聚类, 网络行为, 网络安全, Trojan communication detection, hierarchical cluster, network behavior, network security
中文摘要：

木马是互联网安全最严重的威胁之一.现有的木马检测方法主要受到3个方面的限制:1)无法检测新出现的木马实例;2)必须随着木马的改变实时地更新;3)消耗了大量的计算资源.针对上述情况,这里从网络层和传输层两个层面分析了木马的网络通信行为,并提取了能够有效描述其网络行为的4个特征.然后采用分层聚类方法建立了木马通信检测模型,并利用实际的网络流量数据进行了评估.实验结果显示,该模型具有较高的准确率和较低的误报率,很好地验证了检测模型的有效性.

英文摘要：

木马是互联网安全最严重的威胁之一.现有的木马检测方法主要受到3个方面的限制:1)无法检测新出现的木马实例;2)必须随着木马的改变实时地更新;3)消耗了大量的计算资源.针对上述情况,这里从网络层和传输层两个层面分析了木马的网络通信行为,并提取了能够有效描述其网络行为的4个特征.然后采用分层聚类方法建立了木马通信检测模型,并利用实际的网络流量数据进行了评估.实验结果显示,该模型具有较高的准确率和较低的误报率,很好地验证了检测模型的有效性.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349