基于传输层会话行为特征的恶意流量识别系统实现

发布时间：2020-02-09 09:47

【摘要】：网络安全目前已经是广大网购爱好者以及企业、政府等群体的必要需求，恶意代码就成为威胁网络安全的重要隐患，准确高效实时地识别各种恶意软件是目前的热点需求。基于深度包的检测技术目前被一些产品应用，识别准确率也相对很高，但是这种方法对于一些加密传输数据的恶意流量来说识别率有所下降，同时也遇到用户隐私的阻碍使得这种技术应用受到限制。对于网络传输层数据包的会话行为特征识别技术已经得到广大的研究，并且也有一些产品出现，但是这种技术的识别准确率相对于深度包技术较低。本课题是将上述三种技术的优势结合，设计一个系统，提高识别恶意流量的准确性和实时性，，以及提高识别时整个系统所占用的内存，减少识别时间。 本课题在研究恶意流量的固定识别特征和会话行为特征的基础上，设计一个组合的恶意流量识别系统。这个识别系统的原理是先运用固定应用端口和一些固定特征组合作为一个引擎模块优先识别，这样为了提高准确利率，然后再运用传输层会话行为特征组合识别技术作为下一个识别模块，最后结合两个模块的识别结果进行仲裁判定识别结果。在模块设计的过程中，在引擎模块的固定特征获取时先大量抓取恶意代码数据包分析特征并结合逆向分析工具进行分析，总结固定识别特征。另外在研究网络传输层数据包行为特征的基础上，统计总结出了一种用8种组合数据包的会话特征对常见恶意代码进行检测识别方法，根据这个方法再结合数据包数据部分固定特征设计一个恶意流量实时识别系统。实验结果表明采用这8个传输层数据包会话数据特征组合并固定引擎特征设计的系统对常见恶意代码识别，不仅实时性很好，而且在检测识别准确率和性能上也很高。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2577777