基于机器学习的恶意命令检测方法

• 作者: 左自清 施勇 薛质
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意命令检测 机器学习 命令序列 内部伪装攻击
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 2775-2779
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.11.025

摘要

目前,基于用户输入频率的恶意命令检测准确率偏低,而基于用户行为模式或时序性关联的方法则普遍建立在组块包含了恶意行为全部信息的前提上,这一前提很难在真实环境下满足.针对上述问题,首先提出一种基于用户输入频率的机器学习方法,在SEA数据集上取得了很好的效果.进一步设计了一种基于不完全恶意用户命令信息的识别方法,实验表明该方法同样具有较好的检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛质		274	1489	18.0	25.0
2	施勇		57	234	9.0	11.0
3	左自清		1	0	0.0	0.0