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摘要:
基于蠕虫病毒传播时其前后被感染节点在传播路径上存在着隐含的因果关系, 提出一种使用贝叶斯网络关联方法在线推测网络蠕虫传播路径的算法, 并通过模拟实验进行验证. 实验结果表明, 该算法较不采用关联的算法提高10%正确率, 更适合在线工作方式.
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内容分析
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文献信息
篇名 用关联方法推测网络蠕虫的传播路径
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 蠕虫 传播路径 关联 贝叶斯网络
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 1241-1245
页数 5页 分类号 TP393
字数 4146字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.06.027
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 李强 吉林大学计算机科学与技术学院 117 424 9.0 16.0
2 周建秋 2 31 2.0 2.0
6 石伟 吉林大学计算机科学与技术学院 1 2 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)
共引文献  (5)
参考文献  (2)
节点文献
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2009(1)
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2012(1)
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2013(1)
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  • 二级引证文献(1)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
蠕虫
传播路径
关联
贝叶斯网络
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
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导