噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取算法研究

《噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取算法研究》是依託中南大學，由汪潔擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：汪潔
• 依託單位：中南大學

項目摘要

快速而準確的提取蠕蟲特徵對於有效防禦多態蠕蟲的傳播至關重要，但是現有特徵產生方法在有噪音的環境下無法提取出有效的多態蠕蟲特徵。本項目主要研究噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取方法。主要研究內容包括：參考群體智慧型建模方法，利用多態蠕蟲負載位元組之間關係的穩定性，建立噪音環境下的多態蠕蟲特徵模型；套用圖聚類中的局部搜尋技術提出基於分類的去隨機噪音方法，去除可疑池中的隨機噪音；借鑑參數理論的著色技術，提出惡意噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取算法，去除惡意噪音對特徵提取過程的干擾。在此基礎上設計多態蠕蟲檢測系統，套用所提出的算法提取多態蠕蟲特徵，並對網路流量進行檢測。本項目的研究成果將在實際套用中對網路起到有效的預警和保護作用。

結題摘要

快速而準確的提取蠕蟲特徵對於有效防禦多態蠕蟲的傳播至關重要，但是現有特徵產生方法在有噪音的環境下無法提取出有效的多態蠕蟲特徵。本項目主要研究噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取方法。主要研究內容包括：利用多態蠕蟲負載位元組之間關係的穩定性，建立噪音環境下的多態蠕蟲特徵模型；套用圖聚類中的局部搜尋技術提出基於分類的去隨機噪音方法，去除可疑池中的隨機噪音；借鑑參數理論的著色技術，提出惡意噪音環境下的多態蠕蟲特徵自動提取算法，去除惡意噪音對特徵提取過程的干擾。在此基礎上,我們進一步對網路流量進行分析,套用機器學習方法對網路流量進行分類和聚類,並提取網路攻擊流量的特徵。本項目的研究成果將在實際套用中對網路起到有效的預警和保護作用。