基于流量统计指纹的恶意代码检测模型

• 作者: 张连成 王振兴 苗甫
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码检测 隧道 流量统计指纹 特征选择 主成分分析
• 年，卷（期）: 2011,（18）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 131-133
• 分类号: TP309
• 字数: 3522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.18.043

摘要

采用加密和隧道技术的恶意代码难以检测.为此,提出基于流量统计指纹的恶意代码检测模型.提取恶意代码流量中的包层特征和流层特征,对高维流层特征采用主成分分析进行降维,利用两类特征的概率密度函数建立恶意代码流量统计指纹,使用该指纹检测网络中恶意代码通信流量.实验结果表明,该模型能有效检测采用加密和隧道技术的恶意代码.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张连成	解放军信息工程大学信息工程学院	19	91	7.0	8.0
2	王振兴	解放军信息工程大学信息工程学院	39	153	8.0	9.0
3	苗甫	解放军信息工程大学信息工程学院	3	15	2.0	3.0