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基于流量统计指纹的恶意代码检测模型
被引量:
3
1
作者
苗甫
王振兴
张连成
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期131-133,共3页
采用加密和隧道技术的恶意代码难以检测。为此,提出基于流量统计指纹的恶意代码检测模型。提取恶意代码流量中的包层特征和流层特征,对高维流层特征采用主成分分析进行降维,利用两类特征的概率密度函数建立恶意代码流量统计指纹,使用该...
采用加密和隧道技术的恶意代码难以检测。为此,提出基于流量统计指纹的恶意代码检测模型。提取恶意代码流量中的包层特征和流层特征,对高维流层特征采用主成分分析进行降维,利用两类特征的概率密度函数建立恶意代码流量统计指纹,使用该指纹检测网络中恶意代码通信流量。实验结果表明,该模型能有效检测采用加密和隧道技术的恶意代码。
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关键词
恶意代码检测
隧道
流量统计指纹
特征选择
主成分分析
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职称材料
题名
基于流量统计指纹的恶意代码检测模型
被引量:
3
1
作者
苗甫
王振兴
张连成
机构
解放军信息工程大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期131-133,共3页
文摘
采用加密和隧道技术的恶意代码难以检测。为此,提出基于流量统计指纹的恶意代码检测模型。提取恶意代码流量中的包层特征和流层特征,对高维流层特征采用主成分分析进行降维,利用两类特征的概率密度函数建立恶意代码流量统计指纹,使用该指纹检测网络中恶意代码通信流量。实验结果表明,该模型能有效检测采用加密和隧道技术的恶意代码。
关键词
恶意代码检测
隧道
流量统计指纹
特征选择
主成分分析
Keywords
malicious code detection
tunnel
traffic statistical fingerprinting
feature selection
Principal Component Analysis(PCA)
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流量统计指纹的恶意代码检测模型
苗甫
王振兴
张连成
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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