10.3969/j.issn.1002-0802.2016.04.018
基于随机森林的分层木马检测技术研究
为了应对以未知木马为核心的APT类攻击带来的威胁,对基于数据流的木马检测技术进行了研究。提出一种基于分层的多维通信特征的木马检测方法,检测网络数据流中的木马数据。在对已有分类检测算法调研的基础上,创新的将随机森林算法应用于训练集,以建立检测模型,创新的建立了分层评分策略,为分析人员提供可信的检测结果。通过实验将该方法与三种常用的机器学习算法对比,在数据流的检测方面,该方法的准确率至少提高了1.8%,误报率最少降低了2.77%。
木马检测、随机森林、多维特征、APT攻击、分层检测
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
2016-06-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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