基于随机森林的分层木马检测技术研究

• 作者: 史军 吴金龙 石晓飞 许佳
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 木马检测 随机森林 多维特征 APT攻击 分层检测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 475-480
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2016.04.018

摘要

为了应对以未知木马为核心的APT类攻击带来的威胁，对基于数据流的木马检测技术进行了研究。提出一种基于分层的多维通信特征的木马检测方法，检测网络数据流中的木马数据。在对已有分类检测算法调研的基础上，创新的将随机森林算法应用于训练集，以建立检测模型，创新的建立了分层评分策略，为分析人员提供可信的检测结果。通过实验将该方法与三种常用的机器学习算法对比，在数据流的检测方面，该方法的准确率至少提高了1.8%，误报率最少降低了2.77%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石晓飞		4	15	2.0	3.0
2	吴金龙		2	3	1.0	1.0
3	许佳		4	8	2.0	2.0
4	史军		5	15	3.0	3.0