论文摘要
随着计算机病毒的猖獗,计算机系统及网络安全越来越受到人们的重视,计算机反病毒技术也发展得越来越快。当今的计算机反病毒技术,有特征码过滤技术、智能广谱扫描技术、启发扫描技术、虚拟机技术和主动防御技术等。这些技术各有特点,在对抗病毒方面发挥了巨大的作用,但是仍有不尽人意之处,尤其是在发现未知病毒方面缺乏足够有效的方法。常规的入侵检测系统用来检测黑客对计算机和网络的入侵行为。由于病毒对计算机和网络的入侵行为也像黑客入侵一样,会引起计算机及网络系统诸多的异常行为,所以,本文的主要研究是,借鉴入侵检测系统的模式构造基于入侵检测环境的病毒检测模型。常规的入侵检测系统有异常检测模型、误用检测模型以及两者相结合的混合检测模型。异常检测技术试图发现一些未知的入侵行为,而误用检测则技术是检测一些已知的入侵行为。因此,基于混合入侵检测环境的病毒检测模型,既可以用来检测已知的病毒,又可以用来检测未知的病毒。本文的关键技术与技术创新主要体现在以下几个方面:(1)分析误用检测模型与异常检测模型的关键技术,在比较二者优缺点的此基础上,探讨了基于误用检测与异常检测技术的混合入侵检测模型的建立。(2)提出了一种基于混合入侵检测环境的病毒检测模型的设计方案。(3)分析计算机病毒行为特征。通过反汇编及跟踪,提取已知病毒的特征码并建立数据库。(4)采用基于统计分析的异常检测方法,测量程序行为的异常值。(5)利用向量距离的计算方法,确定特征变量的异常程度。(6)建立系统及网络正常模式特征库:建立特征变量与对应权值数据库。(7)通过调用数据库,进行特征码匹配或异常值计算、比较,达到检测病毒的目的。
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