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基于蜜罐技术的蠕虫特征自动提取技术的研究

基于蜜罐技术的蠕虫特征自动提取技术的研究

作者：李文瑾华中科技大学

学位级别：硕士

网络蠕虫以其多样性的传播方式、快速的繁殖能力和破坏能力不断造成损失。当前运用最为广泛的网络蠕虫检测系统多采用误用入侵检测技术,其检测能力在很大程度上取决于攻击特征的数量和质量,而依靠专家事后提取特征的方式已远远不能应付... 详细信息

网络蠕虫以其多样性的传播方式、快速的繁殖能力和破坏能力不断造成损失。当前运用最为广泛的网络蠕虫检测系统多采用误用入侵检测技术,其检测能力在很大程度上取决于攻击特征的数量和质量,而依靠专家事后提取特征的方式已远远不能应付层出不穷的新蠕虫攻击,因此,对蠕虫特征自动提取技术的研究具有非常重要的意义。蜜罐技术的目的在于诱使攻击,其捕获恶意数据针对性强、数据量小,能较迅速的排除正常流量的干扰收集攻击信息。为进一步区分出蜜罐系统中的蠕虫攻击信息,将贝叶斯方法结合到蠕虫检测技术中,通过将蜜罐系统捕获的数据按访问总次数、最大访问频度、访问范围、端口风险度和平均负载长度5个观测参数综合评分判断是否属于可疑蠕虫流量。将蠕虫攻击手段分为网络扫描、快速扫描,缓冲区溢出以及后门,分别模拟这4类攻击方式统计得出4类异常观测参数的概率值作为网络蠕虫检测指标。通过这种结合蜜罐技术与贝叶斯方法的蠕虫技术,减少了噪音数据对系统的干扰,使提取的特征片段更加精确。目前可用的特征提取算法非常有限,生物信息学中的Needleman-Wunsch算法则是利用动态规划的思想寻求两条序列间的全局最小距离(最相似子序列)。通过引入激励函数改进Needleman-Wunsch算法能克服原算法易产生碎片的缺点,使之很好的适用蠕虫病毒的特征提取要求。结合多层序列联配算法能较快的舍弃干扰序列,保证整个特征提取算法的收敛速度;通过引入通配符尽可能的保留蠕虫病毒的特征,增强特征码的灵敏性。利用网络蠕虫检测技术与特征提取技术的研究成果,设计和开发了网络蠕虫特征提取系统。分别模拟蠕虫攻击和样本数据两种方法对系统进行了测试,验证了本系统的实际能力。

关键词：网络蠕虫蜜罐技术特征自动提取贝叶斯方法改进Needleman-Wunsch算法多层序列联配算法

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蠕虫检测及其特征自动提取的研究与实现

蠕虫检测及其特征自动提取的研究与实现

作者：赵章泉哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

当今,多样化的传播途径和复杂的应用环境给网络蠕虫的快速传播提供了条件。从发现漏洞到对应蠕虫爆发的时间越来越短,从蠕虫爆发到蠕虫被控制的时间越来越长,并且几乎每次蠕虫爆发都会造成的巨大经济损失。事实证明,针对快速传播的网络... 详细信息

当今,多样化的传播途径和复杂的应用环境给网络蠕虫的快速传播提供了条件。从发现漏洞到对应蠕虫爆发的时间越来越短,从蠕虫爆发到蠕虫被控制的时间越来越长,并且几乎每次蠕虫爆发都会造成的巨大经济损失。事实证明,针对快速传播的网络蠕虫,传统的由人工分析得到蠕虫特征并进行特征匹配的防病毒技术已不能满足网络安全的需要。因此,开展针对未知网络蠕虫自动检测技术的研究具有一定的现实意义和紧迫性。作为研究的理论基础,本文对已有的与蠕虫检测相关的理论知识进行了分析。分析了入侵检测技术;给出了蠕虫和蠕虫特征码的定义,并分析了其独有的特性、功能结构、攻击原理、扫描策略、传播模型。对蠕虫网络流量的特点及与蠕虫流量相似的正常网络应用流量特点进行了分析和区别,给出了蠕虫检测的依据;为了提高检测效率和准确性,对网络流量进行了分类和抽象,设计了用于流量分析的蠕虫传播拓扑图;根据蠕虫检测依据和蠕虫传播拓扑图提出用以实现在早期发现未知蠕虫的多维蠕虫异常检测算法。给出蠕虫特征自动提取的依据,提出了用于从异常流量中提取字符子串并对其进行统计的跳跃式多特征串蠕虫特征自动提取算法;然后对算法的适用范围及灵活性、算法处理蠕虫数据包的模式进行了分析与评价;对子串进行筛选得到特征检测规则。提出了一个用于实现未知蠕虫检测自动化的分布式蠕虫检测及其特征自动提取的系统模型,并进行了简单的系统测试与问题分析。

关键词：蠕虫未知蠕虫检测特征自动提取未知蠕虫检测自动化

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基于特征自动提取的水声目标识别方法研究

基于特征自动提取的水声目标识别方法研究

作者：丰玉霖东南大学

学位级别：硕士

随着信息科技的发展,海洋信息的感知与对抗技术被各军事强国重视,声纳技术是目前主要的水下目标信息侦测手段。水声目标识别通过声纳系统采集的水声信号判别目标的种类,是水下信息对抗的关键技术之一。目前水声目标识别方法面临海洋环... 详细信息

随着信息科技的发展,海洋信息的感知与对抗技术被各军事强国重视,声纳技术是目前主要的水下目标信息侦测手段。水声目标识别通过声纳系统采集的水声信号判别目标的种类,是水下信息对抗的关键技术之一。目前水声目标识别方法面临海洋环境复杂、有标签样本少的挑战。本文综合研究了舰船辐射噪声、水声目标识别理论以及特征自动提取理论,提出了一种基于特征自动提取的水声目标识别方法。本文研究的主要内容包括:1、对舰船辐射噪声的产生机理和特性展开研究,并根据其特性使用功率谱和解调谱对舰船辐射噪声样本进行特征表征。本文研究了GFCC、EMD、KL变换等手工特征提取方法,以及高斯混合模型(GMM)与BP神经网络两种模式识别算法。最后使用两种分类器测试了三种手工特征的识别效果。2、针对传统手工特征在复杂海洋环境中泛化能力不足的问题,提出了一种基于RBM自动编码器的特征自动提取方法。该方法将单层模型堆叠构建RBM自动编码器(RBM auto-encoder),经过全局优化的RBM自动编码器用于特征自动提取。不同于传统手工特征按照特定模型筛选信息,RBM自动编码器逐层拟合样本集的概率分布特征,实现数据驱动的特征自动提取。该方法充分利用无标签数据提升特征的泛化能力,从而有效提升对复杂海洋环境中目标噪声的识别性能。3、由于舰船辐射噪声采集成本较高,舰船辐射噪声信号的样本量往往难以满足神经网络训练的需要。本文设计了一种基于RBM重建器的数据扩充方法。该方法将训练过的RBM自动编码器连接一个结构对称,参数相同的解码器,构成RBM重建器。通过RBM重建器对原始样本进行数据扩充,能获得符合样本集整体概率特征的新样本,增加了样本集的多样性,从而提升识别系统的性能。4、搭建了基于特征自动提取的水声目标识别系统。构建了基于实测舰船辐射噪声的样本集,评价了RBM自动编码器提取特征的性能,评价了利用RBM重建器扩充数据样本对系统识别性能带来的提升,并比较了功率谱输入和解调谱输入以及融合谱输入的识别效果,验证了本文工作的有效性。

关键词：水声目标识别舰船辐射噪声特征自动提取受限玻尔兹曼机深度神经网络

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基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取

自动化技术与应用 2021年第8期40卷 90-94页

作者：周育忠陶秀杰张自锋韦嵘晖杨宇亮南方电网科学研究院有限责任公司广东广州510663

针对传统的电力主题词库特征自动提取方法存在特征提取不准确、召回率低的问题,提出基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取方法。利用信息熵模型,分别对基础词库、专业词库、停用词库与新词词库建设,配置不同类型文档;根据语义相似... 详细信息

针对传统的电力主题词库特征自动提取方法存在特征提取不准确、召回率低的问题,提出基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取方法。利用信息熵模型,分别对基础词库、专业词库、停用词库与新词词库建设,配置不同类型文档;根据语义相似度获取词语之间匹配度,结合共现矩阵,计算词项间关联程度,并构建主题词关联网络;将数据挖掘与语义信息融合相结合,通过最短路径寻优算法得到特征提取的相关性系数,实现主体词库特征自动化提取。仿真结果表明,所提方法能够提高特征提取的准确度,匹配性能较强,且召回率较高。

关键词：库特征自动提取相似度计算关联网络

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基于网络的攻击特征自动提取系统框架设计

信息安全与通信保密 2009年第8期31卷 254-257页

作者：许贻福胡华平林柏钢福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

文中按蠕虫发展进程研究各种情况下的特征自动提取系统，在对蠕虫特征自动提取技术进行综述的基础上，指出攻击特征自动提取技术存在的不足与发展趋势，并提出了基于网络的攻击特征自动提取系统框架。该框架具有模块清晰、低耦合、易扩... 详细信息

文中按蠕虫发展进程研究各种情况下的特征自动提取系统，在对蠕虫特征自动提取技术进行综述的基础上，指出攻击特征自动提取技术存在的不足与发展趋势，并提出了基于网络的攻击特征自动提取系统框架。该框架具有模块清晰、低耦合、易扩展等特点。

关键词：特征自动提取框架入侵检测蠕虫

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基于网络的攻击特征自动提取系统框架设计

基于网络的攻击特征自动提取系统框架设计

第十一届保密通信与信息安全现状研讨会

作者：许贻福胡华平林柏钢福州大学数学与计算机科学学院国防科技大学计算机学院

文中按蠕虫发展进程研究各种情况下的特征自动提取系统,在对蠕虫特征自动提取技术进行综述的基础上,指出攻击特征自动提取技术存在的不足与发展趋势,并提出了基于网络的攻击特征自动提取系统框架。该框架具有模块清晰、低耦合、易扩展... 详细信息

文中按蠕虫发展进程研究各种情况下的特征自动提取系统,在对蠕虫特征自动提取技术进行综述的基础上,指出攻击特征自动提取技术存在的不足与发展趋势,并提出了基于网络的攻击特征自动提取系统框架。该框架具有模块清晰、低耦合、易扩展等特点。

关键词：特征自动提取框架入侵检测蠕虫

来源： cnki会议评论

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数据流应用层载荷特征正则表达式的自动提取

小型微型计算机系统 2014年第8期35卷 1711-1716页

作者：武飞曾凡平张辉董齐兴中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026 安徽省计算与通讯软件重点实验室合肥230026

基于载荷特征的IP流分类技术的准确性较高,但是该分类技术的基础是提取出准确的载荷特征.目前大部分应用的载荷特征依靠手工逆向分析数据包结构来进行提取.然而手工分析提取应用产生的数据包是十分耗时的,特别是对于一个未知的应用.鉴于... 详细信息

基于载荷特征的IP流分类技术的准确性较高,但是该分类技术的基础是提取出准确的载荷特征.目前大部分应用的载荷特征依靠手工逆向分析数据包结构来进行提取.然而手工分析提取应用产生的数据包是十分耗时的,特别是对于一个未知的应用.鉴于此,本文设计并实现了一种把固定位置载荷特征和载荷特征公共子串相结合的载荷特征自动提取算法.该算法可以自动提取应用层载荷特征并构造出正则表达式.除了可以提取出公共特征串之外,还可提取出很多特征提取算法所忽略的固定位置的单字节特征.实验结果验证了算法的有效性和准确性.

关键词：特征自动提取正则表达式载荷特征数据流分类

基于AOI方法的未知蠕虫特征自动发现算法研究

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计算机科学 2006年第7期33卷 127-130,137页

作者：顾荣杰晏蒲柳邹涛杨剑峰武汉大学电子信息学院通信工程系武汉430072 北京系统工程研究院北京100101

近年来频繁爆发的大规模网络蠕虫对Internet的整体安全构成了巨大的威胁,新的变种仍在不断出现。由于无法事先得到未知蠕虫的特征,传统的基于特征的入侵检测机制已经失效。目前蠕虫监测的一般做法是在侦测到网络异常后由人工捕获并进行... 详细信息

近年来频繁爆发的大规模网络蠕虫对Internet的整体安全构成了巨大的威胁,新的变种仍在不断出现。由于无法事先得到未知蠕虫的特征,传统的基于特征的入侵检测机制已经失效。目前蠕虫监测的一般做法是在侦测到网络异常后由人工捕获并进行特征的分析,再将特征加入高速检测引擎进行监测。本文提出了一种新的基于面向属性归纳(AOI)方法的未知蠕虫特征自动提取方法。该算法在可疑蠕虫源定位的基础上进行频繁特征的自动提取,能够在爆发的早期检测到蠕虫的特征,进而通过控制台特征关联监测未知蠕虫的发展趋势。实验证明该方法是可行而且有效的。

关键词：未知蠕虫特征自动提取面向属性归纳

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基于深度卷积神经网络的车型识别方法

浙江大学学报（工学版） 2018年第4期52卷 694-702页

作者：袁公萍汤一平韩旺明陈麒浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

针对现有车辆车型视觉识别技术中的检测精度不高、难以适应天气环境变化、难以从视频图像中准确提取出用于识别的车辆图像、难以对车辆车型子类进行识别分类、难以兼顾识别精度和检测效率等不足,将深度卷积神经网络引入车辆目标定位、... 详细信息

针对现有车辆车型视觉识别技术中的检测精度不高、难以适应天气环境变化、难以从视频图像中准确提取出用于识别的车辆图像、难以对车辆车型子类进行识别分类、难以兼顾识别精度和检测效率等不足,将深度卷积神经网络引入车辆目标定位、识别和分类(子类)问题中.利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从道路复杂背景中提取出感兴趣区域;利用softmax分类器训练特征实现车型识别;为了优化softmax在深度卷积神经网络分类过程中出现的类内间距大的问题,引入中心损失函数对softmax损失函数进行优化,提高类间分散性与类内紧密性.在BIT-Vehicle车型数据集中的实验结果显示,提出方法的平均精度为89.67%,检测和识别时间为159ms;与传统的分类方法相比,识别精度提高约20%,效率提高10倍以上,检测鲁棒性有明显提升;与未改进前的深度卷积神经网络相比,检测精度提高0.6%,速度提高0.29倍.

关键词：深度学习卷积神经网络特征自动提取中心损失车型识别