【摘 要】
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远程控制木马在网络攻击中发挥重要作用,其样本发现时间往往滞后于木马投入使用时间。网络流量分析成为检测新样本的重要手段。常见的机器学习方法由于不考虑数据流时序序列,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271252),国家重点研发计划资助项目(2016YFB0801505,2016YFB0801601)
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远程控制木马在网络攻击中发挥重要作用,其样本发现时间往往滞后于木马投入使用时间。网络流量分析成为检测新样本的重要手段。常见的机器学习方法由于不考虑数据流时序序列,对木马的识别率还存在提高空间。通过分析具有一般性的木马外部控制特性,提出一种基于序列分析的木马网络交互行为检测方法。通过时间聚合分离出应用程序的交互行为,将频繁模式挖掘算法应用于心跳检测,最后通过朴素贝叶斯分析验证交互序列是否属于木马或正常应用。该方法在一定的时间尺度内具有稳定性,可在交互行为的初期即检测出木马。将该方法应用于现实网络数据集,可有
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