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基于通信特征分析的蠕虫检测和特征提取方法的研究
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,黑龙江哈尔滨150001, [2]国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60403033)
中文摘要:

提出了一种基于通信特征分析的蠕虫检测与特征提取技术,在解析蠕虫传播过程中特有的通信模式的基础上,评估通信特征集合问的相似度,通过检测传染性来检测蠕虫,这种方法具有更高的检测精度、通用性和适应性。在此基础上设计了启发式检测体系结构,利用盲目跟踪、意向跟踪和锁定跟踪从通信协议、通信序列和通信内容3个层次逐级排除非蠕虫通信,筛选出蠕虫报文组,提取出蠕虫特征码。这种技术大幅缩减了采集量和分析量,能在高强度背景噪声的干扰快速检测蠕虫并提取出相应的特征。

英文摘要:

Worm detection and signature extraction was presented based on analysis of similar communication characteristics, which identifies the distinct communication pattern of worm spread, and evaluates the similarity metric of communication characteristic sets, and detects worms by detecting their infectivity with higher detection precision, generality and adaptability. Based on this, a heuristic detection framework is designed, which eliminates non-worm traffic from protocol, sequence, and content in three levels via blind, intent and lock track, then filters out worm packets and extracts signatures. The technique reduces data collection volume and analysis cost dramatically, and can detection worm and extract signature quickly in the environment with high strength background noise.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:25019