基于BP神经网络的病毒检测方法

提出了一种基于BP神经网络的病毒检测方法,该方法成功地把BP神经网络的理论引入计算机病毒的检测中。该方法比传统的病毒检测技术更有效地对系统信息和文件系统进行语法分析,快速地诊断出被感染病毒以及病毒类型。     

一种基于余弦算法的手机病毒检测方法

为应对恶意程序给移动互联网安全带来的严峻挑战,本文提出了一种基于余弦算法的手机病毒检测方法。为了解决在病毒多态和变形技术处理后,病毒难于进行有效检测的问题,该方法对二进制程序行为进行跟踪,监视手机内存和寄存器的变化,在中间语言层对程序行为进行形式化分析,通过余弦相似度比较达到对手机病毒检测的目的。使用该方法对10种远程控制手机病毒和13种本地文件手机病毒进行了两组分析实验,评估该方法的检测性能。实验结果表明基于余弦相似度算法的手机病毒检测算法可以有效地对手机病毒进行分析和检测,并且具有较小的时间复杂度和空间复杂度。     

一种基于BP神经网络的智能检测病毒方法

病毒技术历经半个世纪的发展,如今已不是单纯的病毒技术,而是融合了其他黑客等技术,因此当今病毒的危害性和传播速度远远超过了病毒原始形态。病毒的传染性以及病毒的变种技术在病毒上的应用使得病毒呈现一定的智能性。因此,为了应对病毒的变种技术以及病毒其他方面所呈现出的智能性,文中参考已有的检测病毒方法之后,提出了一种具有智能性的检测病毒的方法。文中使用沙箱作为检测病毒的运行环境,并使用BP神经网络作为检测病毒的工具,然后给出了一种具有一定智能性的病毒检测方法。该方法能够对被怀疑的非法变化的程序中是否存在病毒做出判断。     

基于行为分析的病毒检测引擎的改良研究

讨论了文件型病毒检测引擎的工作原理,分析了病毒的行为特性,提出根据病毒行为特征进行病毒检测的改进策略,最后给出了通过检测病毒行为来改进病毒检测引擎的方法     

基于集成神经网络的计算机病毒检测方法

在借鉴传统的特征扫描技术的基础上,提出了一种基于n-gram分析的计算机病毒自动检测方法。本文将基于信息增益的特征选择技术引入集成神经网络的构建中,结合Bagging算法,同时扰动训练数据和输入属性生成精确且差异度大的个体分类器,在此基础上以集成的 BP神经网络为模式分类器实现对病毒的检测。该法并不针对某一特定病毒,是一种通用的病毒检测器。实验表明提出的检测方法具有较强的泛化能力和较高的精确率。     

基于行为异常的Symbian蠕虫病毒检测方法

随着智能手机持有者大幅度增多,以手机终端传播,短信、彩信形式为栽体的蠕虫病毒对用户已造成多方面的危害。基于行为异常的Symbian蠕虫病毒检测方法以Symbian OS60操作系统为平台,通过频繁行为序列算法分析特定的系统函数调用行为,并结合对键盘按键操作行为的分析,检测出智能手机蠕虫病毒。通过实验,该方法可以有效的检测到当前流行的手机蠕虫病毒。     

一种基于粒子群的变形病毒检测算法

如今的病毒中部分病毒具有了自我变形能力。由于部分病毒能够自动的改变代码表达形式,因此现有的病毒检测算法在检测部分病毒时变得困难。为应对病毒出现的变形技术,病毒研究人员相继提出多种病毒的检测算法。本文的作者在查阅了与病毒相关的文献之后提出了一种新的变形病毒检测算法。该检测算法从判断程序行为的权值角度出发,并结合粒子群技术提出了一种具有一定智能性的病毒检测算法,该算法能够对现有的病毒检测算法有一定补充作用。     

基于免疫原理的脚本病毒检测方法

受生物免疫系统启发而提出的计算机免疫系统是目前计算智能研究的新领域,它已在网络入侵检测、病毒检测方面显示了其优异的信息处理能力。为了检测脚本病毒及变种,提出了一种基于免疫原理的脚本病毒检测方法。此方法借鉴免疫系统中的自体耐受机制,将脚本代码提呈为抗原,用抗体模拟病毒检测器,按照免疫学习机制对抗体进行分类,建立抗体的动态产生与淘汰机制,对脚本病毒进行有效的检测。     

网络对抗攻击中外部注入病毒检测模型仿真

研究网络对抗攻击中外部注入病毒检测问题.在网络对抗中,往往存在从外部人为注入的入侵病毒,病毒特征具有高伪装性,无法形成常规的识别特征,传统的病毒检测方法以固定病毒特征作为依据,一旦外部病毒特征不在其数据库内,将造成检测准确性下降的问题.提出基于RBF前馈式神经网络算法的网络对抗攻击中外部注入病毒检测方法.根据极值距离方法相关理论,能够计算外部注入病毒初始聚类中心,得到病毒检测的初始种群,通过迭代处理的方法获取种群中的差异个体.带入RBF神经网络结构,通过计算隐含层和输出层的输出结果,表示网络对抗攻击中外部注入病毒检测结果.实验结果表明,利用改进算法进行网络对抗攻击中外部注入病毒检测,可以提高检测的准确性.     

病毒经典检测算法综述

人们对病毒已有相当的研究,已开发了多种病毒检测算法和检测病毒的数学模型,检测病毒的技术发展至今已有三到四代的技术.尽管目前出现了多种具有智能性病毒检测的新算法,但已有的经典病毒检测算法仍然十分有用.主要介绍了3种病毒检测算法:特征码的病毒检测算法、校验和检测算法和行为监测算法.虽然当今的病毒采用了许多新技术,但是以上这3种病毒检测算法仍然是主流的病毒检测算法,这些检测算法在其他场合中都有相应的应用.为了应对新病毒不断的出现,有必要将经典的病毒检测算法与其他新方法相互结合,才能够对病毒起到更好查杀效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。