网络对抗攻击中外部注入病毒检测模型仿真

• 作者: 李新磊
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 网络对抗攻击 病毒检测 识别特征
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 286-289
• 页数: 4页
• 分类号: TF127
• 字数: 3689字
• 语种: 中文

摘要

研究网络对抗攻击中外部注入病毒检测问题.在网络对抗中,往往存在从外部人为注入的入侵病毒,病毒特征具有高伪装性,无法形成常规的识别特征,传统的病毒检测方法以固定病毒特征作为依据,一旦外部病毒特征不在其数据库内,将造成检测准确性下降的问题.提出基于RBF前馈式神经网络算法的网络对抗攻击中外部注入病毒检测方法.根据极值距离方法相关理论,能够计算外部注入病毒初始聚类中心,得到病毒检测的初始种群,通过迭代处理的方法获取种群中的差异个体.带入RBF神经网络结构,通过计算隐含层和输出层的输出结果,表示网络对抗攻击中外部注入病毒检测结果.实验结果表明,利用改进算法进行网络对抗攻击中外部注入病毒检测,可以提高检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新磊	河南师范大学图书馆网络系统部	8	29	3.0	5.0