基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究

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基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究

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毕业论文范文题目：基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究，论文范文关键词：基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究
基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着打算机网络的范围跟利用范畴的始终扩大,可能疾速感染的网络蠕虫给打算机网络保险防护工作带来极大的挑衅。现有的保险防备工具如入侵检测体系等大多都是采取基于误用的检测技巧,即通过匹配蠕虫数据包中的特点进行检测并防备,其防护才能很大程度上取决于特点的数量跟品质。那种依（文章此处忽略..）附网络保险专家在蠕虫感染暴发后对蠕虫数据包跟样本代码进行人工分析进而提取特点的方法,已经无奈有效禁止在数小时内就可能在寰球网络范畴内传播而造成宏大丧失的蠕虫。因此对蠕虫特点主动提取技巧的研究存在非常重要的实际意思。在分析了蠕虫的行动、流量特点跟现有蠕虫特点主动提取（本文此处忽略..）技巧的基本上，针对现有蠕虫特点主动提取体系的预处理不足以及提取特点正确度不够的现状,本文提出了基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型,并对其中的关键算法跟技巧进行了研究。根据蜜罐捕获数据纯度高的特点,本文提出了结合蜜罐的网络流量聚类预处理方法,即通过把每条网络记录定义（文章此处忽略..）为一个四元组进行多维品位聚类,把网络流量划分为明显流量跟非明显流量的方法,以减少后期须要检测的网络流量,而后根据蠕虫暴发时的流量特点,即源、目标IP地址跟源、目标端口的随机性,对明显流量进行可疑蠕虫检测。在捕获到的可疑蠕虫流量样本上,采取生物信息学中比对成果最为正（文章此处忽略..）确的T-Coffee多序列比对算法来提取蠕虫特点。针对其在蠕虫特点提取的具体利用,利用SLA算法构造其初级库,并对T-Coffee中领导树的生成过程进行了改进,使之更加正确地领导后续的渐进式比对,进而提取出更为正确的蠕虫特点。最后通过实验验证了模型的有效性。

以上为本篇毕业论文范文基于序列比对的蠕虫特点主动提取模型及算法研究的介绍部分。

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