基于网络的恶意代码检测技术

• 作者: 云晓春 吴冰 高琪
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机网络 恶意代码检测 检测模型 模式集优化
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: TN393.08
• 字数: 4460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436x.2007.11.014

摘要

通过对传统分布式IDS的分析,指出基于详细协议分析的多引擎小规则集的系统结构用于网络级恶意代码检测的缺陷,设计了单引擎大特征集的网络级恶意代码检测模型及恶意代码特征描述语言;分析了网络数据流的特征,通过对特征串进行优化的方法,避免特征串后缀与数据流的频繁碰撞及链表分支不平衡的问题,大幅度提高了WM算法检测网络恶意代码的效率.

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	中国科学院计算技术研究所	46	890	15.0	29.0
2	吴冰	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	18	50	4.0	6.0
3	高琪	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	1	18	1.0	1.0