计算机应用 ›› 2005, Vol. 25 ›› Issue (07): 1540-1542.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01540

• 信息安全 • 上一篇    下一篇

基于公共特征集合的网络蠕虫特征码自动提取

李志东1，云晓春2，杨武1，辛毅1   

  1. 1.哈尔滨工业大学 国家计算机信息内容安全重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001；
    2.国家计算机网络与信息安全管理中心，北京 100031
  • 收稿日期:2004-12-20 修回日期:2005-03-07 发布日期:2005-07-01 出版日期:2005-07-01
  • 作者简介:李志东(1975-)，男，黑龙江哈尔滨人，系统分析员，硕士研究生，主要研究方向：网络蠕虫检测与遏制；云晓春(1971杨武(1974-)，男，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，主要研究方向：网络安全、高性能计算；辛毅(1973-)，男，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，主要研究方向：网络病毒检测与防范
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60403033)

Automatic extraction of Internet worm signature based on common feature set

LI Zhi-dong1, YUN Xiao-chun2, YANG Wu1, XIN Yi1   

  1. 1. National Computer Information Content Security Key Laboratory,  Harbin Institute of Technology;
    2. National Computer Network and Information System Security Administration Center
  • Received:2004-12-20 Revised:2005-03-07 Online:2005-07-01 Published:2005-07-01

PDF

摘要：

作为连接检测与遏制的桥梁，特征码的自动提取在蠕虫对抗中发挥着重要作用。介绍了传统的网络蠕虫特征码提取算法，分析了它们的工作机理和主要缺陷，提出了一种基于公共特征集合的提取算法，它支持低复杂度提取与优化，也支持灵敏性和特异性之间的权衡，在应对背景噪声和交叉传染方面具有显著优势。

关键词: 蠕虫, 特征码, 自动提取

Abstract:

Serving as the bridge that links detection and containment, automatic signature extraction has played an important role in anti-worm. Traditional Internet worm signature extraction algorithms were introduced. Based on the  analysis of their mechanisms and major defections, an extraction algorithm  based on common feature set was presented. It supported low complexity extraction and optimization, as well as the tradeoff between sensitivity and specialization, and had remarkable superiority in dealing with background noise and cross infection.

Key words: worm, signature, automatic extraction

中图分类号: 

版权所有 © 2021 四川计算机应用杂志社有限公司
蜀ICP备 05010208 号-3　新出网证(川)字026号
技术支持：北京玛格泰克科技发展有限公司
访问总数：
今日访问：