DCA 和 SRC 在单一僵尸程序检测上的性能评估
人工智能
2010-07-05 v1 密码学与安全
神经与进化计算
摘要
恶意用户试图利用新技术破坏系统。攻击者最近使用的技术之一是执行复杂的分布式攻击（如拒绝服务攻击）和获取敏感数据（如密码信息）。这些被攻陷的机器被认为感染了称为“僵尸程序”的恶意软件。在本文中，我们通过应用 (1) Spearman 秩相关 (SRC) 算法和 (2) 树突状细胞算法 (DCA)，研究诸如键盘记录和包洪泛行为等行为属性的相关性，以检测被攻陷机器上是否存在单一僵尸程序。我们还将这两种方法生成的输出结果与单一僵尸程序的检测结果进行了比较。结果表明，DCA 在检测恶意活动方面具有更好的性能。
引用
@article{arxiv.1004.3919,
title = {Performance Evaluation of DCA and SRC on a Single Bot Detection},
author = {Yousof Al-Hammadi and Uwe Aickelin and Julie Greensmith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1004.3919},
year = {2010}
}
备注
11 pages, 4 figures, 6 tables, Journal of Information Assurance and Security