通过流量和数据包综合估计内网感染蠕虫概率的研究

• 作者: 朱之平 王勇超 董亚波 谢永凯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异常数据包 AR模型 异常流量 加权 概率
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 237-239
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.070

摘要

提出了一种分析内网感染蠕虫可能性大小的方法.对通过内网交换机上的数据包使用蠕虫行为进行分析,得到行为异常的数据包数量,然后使用AR模型分析异常数据包的数量得到异常数据包的增长率;对内网异常流量和异常数据包增长率加权,并对它们综合估计得到内网中感染蠕虫概率的大小.实验表明该方法有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董亚波	浙江大学人工智能所	44	690	10.0	25.0
2	王勇超	浙江大学网络信息中心	26	60	3.0	6.0
3	谢永凯	浙江大学网络信息中心	3	9	2.0	3.0
4	朱之平	浙江大学网络信息中心	12	96	4.0	9.0