基于Windows Native API序列的系统行为入侵检测

• 作者: 刘乃琦 叶茂 朱莺嘤 李筝 郑凯元
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 Windows'Native'API BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（18）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.034

摘要

针对Windows系统入侵检测的不足,研究并借鉴Linux下基于系统调用序列进行入侵检测的方法,提出一种采用BP神经网络算法对Windows Native API序列学习和分类的内核级主机入侵检测方案.通过实验,验证了采用Windows Native API序列进行系统入侵的可行性.Native API是Windows系统内核模式下的API,可以类比于Linux下的系统调用.通过训练神经网络学习Native API序列,建立一个对正常和异常Native API序列进行分类的BP神经网络.在入侵检测时,利用训练后的神经网络对不断出现的Windows Native API序列进行分类,判断系统是否出现异常入侵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶茂	电子科技大学计算机学院	40	387	9.0	19.0
2	刘乃琦	电子科技大学计算机学院	47	305	10.0	16.0
3	郑凯元	电子科技大学计算机学院	7	48	4.0	6.0
4	朱莺嘤	电子科技大学计算机学院	5	25	4.0	5.0
5	李筝	电子科技大学通信学院	3	17	2.0	3.0