论文部分内容阅读
传统木马检测方法的漏报率较高。为此,结合木马的动态特征与静态特征,设计并实现一个基于动静特征加权的木马检测系统。研究木马工作机制,建立自定义的木马特征库,介绍木马检测思路和系统工作逻辑,分析木马特征的提取过程,并给出权值分配方法。实验结果表明,该系统的检测准确率较高。
基于动静特征加权的木马检测系统
【摘 要】
：
传统木马检测方法的漏报率较高。为此,结合木马的动态特征与静态特征,设计并实现一个基于动静特征加权的木马检测系统。研究木马工作机制,建立自定义的木马特征库,介绍木马检
【机 构】
：
四川师范大学网络与通信技术研究所
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2012年02期
【基金项目】
：
四川省教育厅基金资助项目（08ZA043）
其他文献
在高维运动数据处理中,传统降维方法过度关注于保护拓扑结构和重构信息,导致低维子空间参数具有不可理解性。针对该问题,提出一种基于分块主成分分析的运动合成方法。对根据人体骨骼结构特点分组的运动数据进行分块主成分分析,获得具有特定语义的低维子空间参数。以跳跃运动为例进行实验,结果表明,该方法通过直观地改变具有语义的运动参数,可实时合成满足要求的运动结果。
针对现有基于网络编码的P2P—VoD系统仿真器缺乏通用性和可扩展性的问题，提出一种NS2下基于网络编码的P2P—VoD系统通用仿真平台NCVoDSim。在NS2典型模型基础上，进行网络编码扩
现有加权秘密共享方案一次只能共享一个秘密。为此,提出一种参与者有权重的门限多秘密共享方案。利用中国剩余定理,将每次要共享的多个秘密映射到一个参数中,当参与者权重之