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摘要:
针对现有虚拟化环境客户操作系统中对Rootkit检测存在误判率高、无法检测未知Rootkit等问题,提出了一种基于神经网络专家系统的Rootkit检测方法(QPSO_BP_ES).该方法将神经网络与专家系统相结合,利用其各自的优势构成检测系统.在实际检测时,首先捕获事先选取出来的Rootkit典型特征行为,然后通过训练好的神经网络专家系统来检测客户操作系统中是否存在Rootkit.最后通过实验表明,QPSO_BP_ES检测系统模型可以降低误判率,有效地检测已知和未知的Rootkit.
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文献信息
篇名 虚拟化环境中基于神经网络专家系统的Rootkit检测方法研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 虚拟化 量子粒子群 神经网络 专家系统 Rootkit
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 175-179
页数 5页 分类号 TP309
字数 5567字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.8.037
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 孙磊 27 175 7.0 12.0
2 朱智强 10 70 4.0 8.0
3 赵志远 2 3 1.0 1.0
4 马可欣 1 2 1.0 1.0
传播情况
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
虚拟化
量子粒子群
神经网络
专家系统
Rootkit
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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