【摘 要】
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以窃密木马的网络通信行为为研究对象, 旨在建立具备自适应动态反馈学习能力的窃密木马检测系统。为实现具备自适应反馈能力的窃密木马检测系统, 研究了网络数据流及窃密木马
【机 构】
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解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室
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以窃密木马的网络通信行为为研究对象, 旨在建立具备自适应动态反馈学习能力的窃密木马检测系统。为实现具备自适应反馈能力的窃密木马检测系统, 研究了网络数据流及窃密木马通信数据流的特征, 引入基于增量学习的支持向量机分类算法, 提出了增量学习样本的构建方法, 建立动态反馈木马检测模型, 设计并实现了具备自适应能力的窃密木马检测系统。真实网络环境下的实验结果验证了系统的有效性和高效性。当网络环境发生变化时, 系统体现了良好的适应性。
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