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王光卫
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- 所属机构:电子科技大学
- 所在地区:四川省 成都市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- Stuxnet又名"震网",是针对微软系统以及西门子工业系统的最新恶意代码,目前已席卷全球工业界,感染多个国家及地区的工业系统和个人用户。与以往恶意代码不同,其代码非常复杂但是相关的分析实验报道较少。本文通过动态分析实验,给出了一款最新发现的恶意代码的基本行为。分析发现该样本与著名的Stuxnet的功能特征十分相似。
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- 多数的连续观点演化模型中,缺少考虑舆论环境对信任关系的影响,同时信任边界条件使得观点演化聚合之后,各观点集合中的个体无法进行后续观点交互。该文分析个体观点差异以及邻居舆论环境对交互过程中信任关系的影响,消除信任边界对观点交互更新的限制,建立无观点信任边界限制的连续观点演化模型,并研究该模型观点演化统一的影响机制。理论分析与仿真实验表明:该模型不单可以反映观点演化的聚合过程,而且能反映舆论演化聚合之后各观点集合之间的竞争交互过程,模型可描述观点集合形成后的观点有序集合的变化;同时,模型反映了在较高聚类系数的无标度网络中,观点演化统一更加困难,而在平均连接度高的网络中,演化统一更加容易,这与已有相关研究结论是基本相符的。
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- 基于主机的检测系统对文件检测能力更强,但是因为开销,成本过高,因此实际中基于网络的检测系统应用场景更广泛,可以部署的节点更多,提升网络恶意代码检测系统的检测能力可以更有效地为之后的恶意代码防御做出支持。但是其节点设备数量虽然多,却相对低端,单台成本更低,不能像主机检测一样将捕捉到的网络数据包还原,即使可以,也费时费力,处理速度跟不上网络流量,将会造成大量的丢包。因此,如果能让检测系统的前端主机在能够不重组数据包就检测出数据包是否为恶意代码意义重大,在不还原数据包的情况下,通过对单包的内容进行检测从而对有问题的包产生告警信息,可以显著增强基于网络的恶意代码检测系统前端主机的检测能力,使其在病毒种植过程中就能探测到异常。
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- 曾皓范明钰王光卫宋柏林
- 关键词：点乘
