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一种基于特征提取的高效蠕虫自动防御系统
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 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]华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074, [2]华中科技大学计算机学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60573120)资助;国家高技术研究发展计划“八六三”项目(2007AA01Z420)资助.
中文摘要:

蠕虫的快速传播给因特网安全带来极大的挑战,设计和实现了一种有效的蠕虫检测和防御系统,提出二分聚类等方法改进了前期过滤和检测技术.有效降低后期处理数据量的同时提高了数据纯度,并提出一种基于Bloom Filter的位置相关的特征提取方法,降低资源消耗并产生更准确的特征.实验结果表明该系统能够有效地发现蠕虫活动并提取出准确的特征.实现基于内容特征的自动防御.

英文摘要:

The fast spread of worm is a great challenge to Internet security. An effective worm detection and defense system is designed and implemented. A binary cluster algorithm is proposed to improve the front traffic filter, which reduce the traffic and enhance its purity. A method of position-aware signature generation based Bloom Filter is proposed to bring better performance and more accurate signature. Experiments show the system can effective detect worm traffic and generate accurate signature for content-based automatic defense.

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期刊论文 39 会议论文 32 著作 1
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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,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:23212