局域网恶意代码入侵过程的痕迹数据监测仿真

摘要：

当前方法在监测局域网恶意代码入侵过程的痕迹数据时,由于受提取的数据特征数目影响导致监测准确率和监测率不高.提出基于人工生物免疫的局域网恶意代码入侵痕迹数据监测方法,采用加权处理的信息增益特征提取方法提取局域网恶意代码入侵过程的痕迹数据信息增益和特征频率.将提取的数据特征编码后存储在云空间中,通过模拟人工生物免疫过程,生成局域网恶意代码入侵痕迹数据特征监测装置集合,通过调节克隆系数和增加柯西变异步长因子对监测装置集合做优化处理生成新的监测装置,利用该装置和加权评分法判断局域网未知数据样本的恶意系数,根据其与恶意系数阈值大小判定样本中是否含有恶意代码入侵痕迹数据.实验结果表明,所提方法具有较高的监测准确率和监测率,且在提取特征数目小于800个时监测效果最佳.

关键词：局域网、恶意代码、入侵、痕迹数据、监测

所属期刊栏目：37

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：263-266,271