基于支持向量机的计算机蠕虫病毒检测方法

• 作者: SHEN Hai-bin ZHU Yu 王新才
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 计算机系统性能 网络蠕虫病毒
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2008.08.007

摘要

为防止计算机蠕虫病毒造成的巨大破坏,以计算机性能参数作为原始数据训练集,利用支持向量机分类器进行数据挖掘,建立了网络蠕虫病毒检测模型,在蠕虫大规模侵染网络之前发起网络预警,减小了蠕虫爆发引起的损失.在模拟计算机的常用网络结构下,通过采样主机不同工作状态下的系统特征计数器形成训练数据集,在进行特征提取后,利用支持向量机分类器实现了判决规则的产生和分类决策,并在模拟搭建的局域网络上进行了验证测试.测试结果表明,检测模型对未知网络蠕虫有很高的判决准确率,说明了基于支持向量机(SVM)分类算法的检测方法适合小样本的分类判决,并有着很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	ZHU Yu		1	1	1.0	1.0
2	王新才		2	1	1.0	1.0
3	SHEN Hai-bin		1	1	1.0	1.0