网络窃密木马的自适应检测模型研究

• 作者: 刘胜利 刘龙 张晓晨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 木马 通信行为 支持向量机 增量学习 主动探测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3434-3437
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.11.059

摘要

以窃密木马的网络通信行为为研究对象,旨在建立具备自适应动态反馈学习能力的窃密木马检测系统.为实现具备自适应反馈能力的窃密木马检测系统,研究了网络数据流及窃密木马通信数据流的特征,引入基于增量学习的支持向量机分类算法,提出了增量学习样本的构建方法,建立动态反馈木马检测模型,设计并实现了具备自适应能力的窃密木马检测系统.真实网络环境下的实验结果验证了系统的有效性和高效性.当网络环境发生变化时,系统体现了良好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘胜利	解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	18	105	6.0	9.0
2	张晓晨	解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	1	5	1.0	1.0
3	刘龙	解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	6	44	4.0	6.0