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利用C-F模型识别僵尸网络迁移 总被引：1，自引：1，他引：0
基于C-F模型识别僵尸网络的迁移,以僵尸网络迁移过程中表现出的多个特征为基础,提出了一种识别僵尸网络迁移的方法,能够协同多个特征判断给定的两批僵尸主机是否具有迁移关系。通过几个典型僵尸样本的评测,有效地识别了僵尸网络的迁移行为。与单纯采用IP地址重合度的方法进行了对比,在僵尸网络成员数量动态变化的情况下,仍然保持了理想的识别结果。 相似文献
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为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。 相似文献
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通过分析僵尸网络内部的通信行为,提取了相同僵尸网络的通信特征,利用这些特征定义了僵尸网络之间关系的云模型,并设计了基于云模型的僵尸网络关系分析算法。通过典型僵尸程序样本的评测结果表明,即使对采用加密通信和无固定通信时间间隔的僵尸程序,该算法仍然能够有效地识别出这些僵尸网络之间的关系。通过与相关研究工作的对比表明,该算法在分析的准确度、僵尸网络的类型和加密通信等方面均优于相关研究成果。 相似文献
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