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摘要:
在分析了正常网络流量分布的基础上,提出了基于多特征相似度的蠕虫检测方法.首先利用多个特征的高频统计结果分别计算相似度,然后将它们复合成一个相似度值,接下来比较相邻两次的相似度,最终发现异常.这种方法可以在一定程度上降低检测的误报率和漏报率,对蠕虫在大规模蔓延之前的检测效果也比较理想,可以在蠕虫爆发的早期阶段做出诊断,并且它不但可以用于已知类型的蠕虫检测而且对未知类型的蠕虫也有较好的检测效果.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于多特征相似度的蠕虫检测
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 异常检测 未知类型的蠕虫检测 多特征相似度
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 11-17
页数 7页 分类号 TN91
字数 6235字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-0470.2005.08.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 云晓春 哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室 87 2099 25.0 42.0
2 何慧 哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室 28 308 8.0 17.0
3 唐振江 哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
异常检测
未知类型的蠕虫检测
多特征相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导