| 【中文题名】 | 基于代码行为检测的网络病毒防范机理的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Code Behavior-based Anti-virus Mechanism |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-24 |
| 【中关键词】 | 网络病毒,病毒检测,改进贝叶斯算法,代码行为,特征向量, |
| 【英关键词】 | Internet virus,Virus detection,Improved-Bayes algorithm,Code behavior,Eigenvector, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题 |
| 【论文摘要】 |
Internet的发展改变了人们的生活方式，但是网络给人们带来巨大便利的同时也带来了各种各样的安全威胁，网络病毒是其中最主要的部分。随着互联网的发展，网络病毒传播的速度越来越快，给人们带来的危害也越来越大，因此，网络病毒防范问题成为计算机安全研究的热点。
当前的计算机病毒检测技术主要是基于特征代码检测法，这种检测方法只能用于检测已知病毒，对于新出现的病毒的检测无能为力。为了解决这一问题，本文采用代码行为作为特征向量，用数据挖掘的方法实现对网络病毒的检测。提出了一种改进贝叶斯的分类算法，达到检测未知病毒的目的。
在上述检测方法的基础上，本文设计了基于代码行为检测的网络病毒防范系统，对该系统中的未知病毒检测子系统加以实现。通过对未知病毒检测系统的功能进行实验，结果证明该系统的设计和实现方案是可行的。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-12 |
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第一章 绪论 |
12-18 |
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1.1 课题研究的背景 |
12-14 |
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1.2 计算机病毒研究领域的现状 |
14-16 |
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1.3 论文研究的意义 |
16-17 |
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1.4 论文的主要工作 |
17 |
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1.5 论文的组织结构 |
17-18 |
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第二章 网络病毒问题及对策 |
18-35 |
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2.1 网络病毒的定义 |
18-25 |
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2.1.1 计算机病毒的原始定义 |
18 |
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2.1.2 网络病毒的广义定义 |
18-25 |
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2.2 计算机病毒防治的关键技术 |
25-35 |
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2.2.1 特征代码技术 |
25-26 |
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2.2.2 实时反病毒技术 |
26-28 |
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2.2.3 启发式代码扫描技术 |
28-31 |
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2.2.4 虚拟机技术 |
31-33 |
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2.2.5 主动内核技术 |
33-35 |
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第三章 代码行为检测关键技术研究 |
35-46 |
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3.1 代码行为检测技术概述 |
35 |
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3.2 典型网络病毒代码行为特征的举例 |
35-43 |
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3.2.1 Mydoom.a(Worm.Novarg)蠕虫病毒分析 |
35-41 |
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3.2.2 “冲击波”(Worm.Blaster)蠕虫病毒分析 |
41-42 |
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3.2.3 “震荡波杀手”(Worm.Cycle.a)蠕虫病毒分析 |
42-43 |
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3.3 检测原理 |
43 |
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3.4 检测算法 |
43-46 |
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3.4.1 贝叶斯算法概述 |
43-44 |
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3.4.2 贝叶斯算法数学模型 |
44-45 |
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3.4.3 改进贝叶斯算法数学模型 |
45-46 |
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第四章 基于代码行为检测的网络病毒检测系统的设计 |
46-52 |
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4.1 设计背景 |
46 |
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4.2 系统的概述 |
46-47 |
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4.2.1 系统的设计目标 |
46 |
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4.2.2 系统的体系结构 |
46-47 |
|
4.3 未知病毒检测系统关键技术的实现 |
47-51 |
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4.3.1 未知病毒检测系统结构分析 |
47-48 |
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4.3.2 病毒检测引擎 |
48-49 |
|
4.3.3 特征向量的选取 |
49-51 |
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4.4 系统性能评价标准 |
51-52 |
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第五章 实验结果 |
52-56 |
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5.1 实验样本 |
52 |
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5.2 实验中使用的详细算法 |
52-53 |
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5.3 分类规则 |
53-54 |
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5.4 实验结果分析 |
54-56 |
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第六章 结束语 |
56-57 |
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6.1 论文的主要贡献 |
56 |
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6.2 后续工作展望 |
56-57 |
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参考文献 |
57-60 |
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致谢 |
60-61 |
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攻读学位期间发表的学术论文 |
61-62 |
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作者和导师简介 |
62-63 |
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附录 实验中主要程序模块示例 |
63-67 |
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硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
67-68 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.376158 |
