原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
传统基于单数据流的木马检测方法在实际应用中具有较高的误报率,为此提出一种基于多数据流分析的木马检测方法.通过对应用程序的数据流进行聚类形成数据流簇,在数据流簇上提取相应属性特征描述木马的通信行为,并采用集成学习方法对改进的C4.5决策树分类算法进行多轮训练,生成检测规则,建立检测模型.实验表明,基于多数据流分析的木马检测方法有效降低了传统基于单数据流检测的误报率,并且对无控制端的木马通信数据流具有较好的检测能力,产生的重复报警信息也大大减少,提高了基于数据流的木马检测方法的实用性.
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文献信息
篇名 基于多数据流分析的木马检测方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 数据流 Bagging 木马检测 C4.5决策树
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 890-894
页数 5页 分类号 TP309.5
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.03.058
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 兰景宏 3 17 3.0 3.0
2 刘胜利 19 64 5.0 6.0
3 肖达 9 40 4.0 5.0
4 胥攀 2 9 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
Bagging
木马检测
C4.5决策树
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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