机器学习下的网络恶意行为检测分析技术分析

随着网络技术的迅猛发展,网络安全问题日益突出,其中网络恶意行为的检测显得尤为重要。深入探讨机器学习在网络恶意行为检测中的应用,并通过实验验证不同机器学习算法的有效性。首先,介绍了四种典型的机器学习算法,并选择真实的网络流量数据进行实验验证。接着,详细阐述了数据的采集、处理及实验过程,然后对实验结果进行了全面的分析和讨论。实验结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在恶意行为检测中具有显著优势。最后,对机器学习算法的局限性和未来发展进行了讨论。

现象级“锦鲤”舆情触发网络恶意行为研究

一条支付宝“中国锦鲤”在全网触发“锦鲤”舆情,随后舆情负效应现象级井喷,继而舆情走向发生严重偏离并极速衍生成显性的网络骗局,其有着隐性的网络恶意行为归因,实则为深陷三大陷阱。媒体公信力应变被动“不作为”为主动“作为”,做好民间舆论场媒体秩序失衡过后的主观重构,与此同时,在民间舆论场中,大数据征信不仅是对网民个人隐私保护所做出的应然努力,更是为网络恶意行为的规避防治开辟了一条理论结合实践的危情解局新路径。

基于Android网络恶意行为检测系统的应用研究

目前,Android系统是当今网络用户最对的应用系统之一,而随着科学技术的发展,对于Android系统的恶意行为软件也逐渐增多,给当前的应用用户的财产以及私人信息安全带来了很大的威胁,严重的迟缓了当前移动通信网络技术以及相关于应用客户端的推广;为此,根据Android系统的特有机构设计出一种基于Binder信息流的自动检测恶意行为系统,以此来解决对于当前网络安全对于Android系统用户带来的负面影响;根据目前网络中的应用通信信息,检测可能存在的泄露用户信息的应用软件为目标,建立信息矢量图以此来分析当前网络中的恶意行为;通过对软件进行检测,研究可实用性和检测效果,结果显示其识别率可以达到100%,并且软件运行只占有内存的7%,结果可以达到当前的Android用户的使用范围。

网络恶意交易行为的反不正当竞争法规制——以《反不正当竞争法》修订为视角

2022年《反不正当竞争法(修订草案征求意见稿)》第14条所设置的网络恶意交易行为规制条款是此次修法活动中的一大亮点。针对网络恶意交易行为进行反不正当竞争法规制,其必要性在于此种行为引致的不法竞争损害,合理性体现为既有规范适用所呈现的约束不足。立足规范文本来审视网络恶意交易行为规制条款,其主要面临着“单一规范中的内部不足”与“法律体系下的外部不足”两方面问题。寻求网络恶意交易行为反不正当竞争法规制的改进可从三方面入手:一是明确界定网络恶意交易行为的概念意涵;二是注重不同网络恶意交易行为规范类型构建的区别与联系;三是确保网络恶意交易行为规制条款的外部关系协调。

基于超融合架构的恶意网络行为检测仿真

恶意网络行为形式多样,攻击者不断创新和改进手段,加大了检测难度,为了提升恶意网络行为检测结果准确性,提升防御能力,提出一种基于超融合架构的恶意网络行为检测方法。对数据进行离散化处理,确定网络中模糊数据的关联规则。采用基于模糊关联规则的数据挖掘方法获取经过整理的网络数据,同时通过高可用模型提供的信息,对超融合基础架构进行优化,采用优化后的架构对网络恶意行为特征进行提取,对网络流量特征和信息熵特征进行加权处理,构建恶意网络行为检测模型,通过模型最终实现恶意网络行为检测。仿真结果表明,所提方法可以获取高精度的检测结果,具有较强的防御能力。

基于原子动作的网络恶意行为识别方法

本文提出一种基于原子动作的网络恶意行为识别方法,实现快速识别网络恶意行为特征。首先,由于信息系统提供面向用户的各种业务,其各类业务由服务资源和数据资源提供支撑,因此将信息系统基本资源的分为四层;其次,本质上网络恶意行为是通过影响系统基本资源属性来达到影响系统的目的,基于此,将恶意原子动作分为对资源的增加、删除、修改、窃取、解析、占用;最后,采用二元组将恶意动作表述为针对某个系统基本资源实施了某类恶意原子动作。该方法能够描述网络恶意行为全集,反映网络恶意行为中包含的受恶意影响的资源序列信息,可以从保护受恶意行为影响的系统资源的角度着手防范该类恶意行为。

基于事件流数据世系的恶意网络行为检测方法

目前网络攻击呈现高隐蔽性、长期持续性等特点,极大限制了恶意网络行为检测对网络攻击识别、分析与防御的支撑。针对该问题,提出了一种基于事件流数据世系的恶意网络行为检测方法,采用事件流刻画系统与用户及其他系统间的网络交互行为,构建数据驱动的事件流数据世系模型,建立面向事件流数据世系相关性的异常检测算法,从交互数据流角度分析和检测恶意网络行为事件,并基于事件流数据世系追溯恶意网络行为组合,为网络攻击分析提供聚焦的关联性威胁信息。最后通过模拟中间人和跨站脚本组合式网络渗透攻击实验验证了方法的有效性。

基于大数据技术的网络恶意入侵行为检测研究

网络数据丢包现象严重,恶意入侵检测率亟需提升,为此本文研究基于大数据技术的网络恶意入侵行为检测方法。首先,提取网络恶意入侵行为特征,定位恶意入侵数据节点;其次,基于大数据技术处理入侵行为数据,消除恶意入侵行为重复数据;最后,构建入侵行为检测模型,提高入侵检测行为的精准度,实现网络恶意入侵行为的精准检测。进行对比实验,结果表明,本文检测方法检测率更高,恶意入侵行为检测效果更佳,极具推广价值。

基于不平衡算法的恶意网络行为检测分析

恶意网络行为已经成为目前移动用户端的主要安全威胁之一,如何有效检测出导致恶意网络行为的恶意网络数据是当前网络安全领域重要的研究课题。在众多的恶意网络行为当中,其中有一类是基于不平衡流量的,正确分类数据包内少数的恶意流量数据对于控制恶意网络行为是具有重要的现实意义的。目前针对数据分类的方法大多都是基于类平衡问题的,然而导致恶意网络行为的恶意数据流量在整个数据包中只占了很少一部分,如何在保证数据整体分类性能比较高的前提下,尽可能的检测出数据包内少量的恶意数据是非常关键的。本文针对此问题,研究了关于检测恶意网络行为的相关理论和技术,从数据角度和算法角度分别采用了类平衡、重取样等预处理方法和不同的集成算法处理导致恶意网络行为的不平衡流量数据样本,在实验的基础上分析比较了各种方法的处理结果,通过研究取得一定的研究成果,最终得出了基于代价敏感的C4.5决策树算法是检测基于非平衡流量的恶意网络行为比较好的方法。

电子商务中“恶意退货(款)”行为的刑法评价

恶意退货(款)是网络恶意行为的一种基本类型,包括恶意退货以假换真、以退货为由要挟卖家、恶意退货(款)直接造成卖家损失和恶意退货骗取保险费四种亚类型。网络恶意退货(款)行为人并非诚实参与购销活动的消费者,其主观以非法占有或报复泄愤为目的,客观上实施了合同诈骗、敲诈勒索、妨害经营、保险诈骗等危害行为。正确认定网络恶意退货(款)中的罪与非罪、此罪与彼罪、一罪与数罪问题,将顾客的合法退换行为与违法犯罪界分开来,既有利于维护消费者的正当权益,也有利于守护互联网电子商务秩序。