基于SVM的木马流量特征检测方法

发布时间：2018-05-20 07:16

  本文选题：木马检测 + 流量特征　； 参考：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：针对木马能以隐蔽的方式盗取用户敏感信息、文件资源或远程监控用户行为,对网络安全构成极大威胁,提出一种基于流量特征的木马检测方法,通过统计分析服务器端口有序性、服务器使用客户端端口号、客户端发包数、服务器端发包数等特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行分类训练并建立基于流量的木马监测模型;基于流量特征的普遍性和通用性,该方法对于未知木马也比较有效。仿真测试结果表明,所提出方法具备对常见木马或未知木马的良好检测能力,实验条件下盲检测准确率可达96.61%。
[Abstract]:In view of Trojan horse can steal sensitive information of users in a hidden way, file resources or remote monitoring of user behavior, and pose a great threat to network security, a Trojan horse detection method based on traffic characteristics is proposed. Through statistical analysis of server port order, the server uses client port number, client contract number, server end contract number, etc. The support vector machine (SVM) algorithm is used to classify and train and build a Trojan horse monitoring model based on traffic, which is effective for unknown Trojans because of the universality and generality of traffic characteristics. The simulation results show that the proposed method has a good ability to detect common Trojan horses or unknown Trojans, and the blind detection accuracy can reach 96.61 under experimental conditions.
【作者单位】： 重庆邮电大学自动化学院;中国移动研究院;重庆邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：教育部—中国移动联合研究基金(MCM20150202) 重庆市教委科研项目(KJ1602201)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1913682