蠕虫预警技术研究与进展

当前网络蠕虫对Internet构成重要威胁,如何防范蠕虫已经成为网络安全的重要课题。由于蠕虫传播速度快、规模大,因此必须在蠕虫传播初期就能发现并对其采取相应措施进行隔离。全面分析了蠕虫预警方面的最新研究进展,包括路由器级的蠕虫检测、基于行为的蠕虫检测、蠕虫特征的自动提取,并对蠕虫的特点进行了总结,最后对未来蠕虫检测的可能方向进行了展望。     

基于SEM的网络蠕虫传播模型研究

长期以来,网络蠕虫一直是Internet安全的一个重要威胁。蠕虫传播模型是研究蠕虫传播特性最常用的一种方法,由于蠕虫在网络中的传播与流行疾病在人群中的传播有许多相似之处,因此当前大多数蠕虫传播模型都是基于简单传染病模型（Simple Epidemic Model,简称SEM）理论建立的。从简单传染病模型入手,依次分析了基于简单传染病模型的Kermack-Mackendrick模型、双因素模型和带宽限制蠕虫传播模型,指出了这些模型的提出背景及其特征因素,并总结了模型之间的相互关系,为后续蠕虫传播模型的建立提供了借鉴指导。     

群体智能化蠕虫的扫描与隐蔽攻击模型研究

研究蠕虫的智能化特征,为遏制蠕虫的传播及网络入侵检测提供重要的指导.当前对蠕虫的研究主要以传播模型、传播速度等显性特征为主,而最新蠕虫表现出的智能化与隐蔽性,使得入侵指纹难以确定,给蠕虫检测带来了困难.针对该类蠕虫的特性与网络分布特征,提出了一种新的具备群体智能的蠕虫扫描算法与隐蔽攻击模型.该模型的创新之处在于引入参数...     

基于蠕虫传播特性的蠕虫检测系统设计

蠕虫病毒对当前Internet造成的威胁日益严峻。因此,必须在蠕虫的早期阶段检测出它的传播,并有效地进行抑制和隔离。蠕虫传播基本采用随机扫描方式．在网络中产生了异常的数据流。利用了蠕虫传播的这些共同特性,提出了一种新颖的蠕虫检测机制,有效降低了计算复杂度,并且具有较低的误警率和检测实时性。     

良性蠕虫与网络蠕虫主动和被动对抗过程的建模与研究

网络蠕虫日益成为网络安全的重要威胁,利用良性蠕虫对抗网络蠕虫逐渐引起人们的关注.然而至今仍缺乏对抗机理的深入分析,而且当前良性蠕虫在对抗有效性、资源消耗和可控性3个方面仍存在争议.通过构建一种能够准确描述良性蠕虫对抗网络蠕虫过程中两种蠕虫传播趋势的对抗模型,揭示了当前良性蠕虫主要采用的主动和被动对抗机理的技术优缺点,并讨论分析了良性蠕虫的若干技术争议,为实用系统的研究提供了很好的理论基础.     

一种基于P2P网络的蠕虫传播模型研究

P2P蠕虫是利用P2P机制进行传播的恶意代码.本文针对基于P2P(peer-to-peer)的大规模网络,对P2P蠕虫的传播展开相关研究.首先介绍三个基本的蠕虫传播模型,分析了引入良性蠕虫后的四种情况.然后根据几个P2P蠕虫的扫描策略之一,提出了基于P2P系统的网络对抗蠕虫传播模型,并进行了初步的模拟分析.     

基于传播特性的蠕虫检测方法

随着计算机网络技术的飞速发展,网络蠕虫攻击成为目前影响网络安全的一个重要问题。实时监视网络蠕虫攻击,特别是在蠕虫传播早期检测到蠕虫,以采取相应的防御措施,减少蠕虫传播和攻击造成的损失变得尤为重要。通过分析网络蠕虫在传播过程中具有扩散性、链型以及传输数据相似等特征,提出了一种基于蠕虫传播特征的检测方法。实验结果表明:该检测方法在一定程度上降低了蠕虫检测的漏报率和错误率,对未知蠕虫具有较好的检测能力。     

一种基于传播特征的蠕虫检测方法

随着计算机网络技术的飞速发展,网络蠕虫攻击成为目前影响网络安全的一个重要问题。实时监视网络蠕虫攻击,特别是在蠕虫传播早期检测到蠕虫,以采取相应的防御措施,减少蠕虫传播和攻击造成的损失变得尤为重要。通过分析网络蠕虫在传播过程中具有扩散性、链型以及传输数据相似等特征,提出了一种基于蠕虫传播特征的检测方法。实验结果表明:该检测方法在一定程度上降低了蠕虫检测的漏报率和错误率,对未知蠕虫具有较好的检测能力。     

基于电子邮件蠕虫传播行为仿真研究

研究电子邮件蠕虫传播行为真实仿真问题.电子邮件蠕虫是造成电子邮件垃圾邮件泛滥的最主要的原因之一,使得计算机网络效率急剧下降,系统资源遭到严重破坏.为了能更好的对电子邮件蠕虫行为进行仿真,提出了一种基于用户行为和电子邮件网络拓扑结构相结合的电子邮件蠕虫传播模型方法,通过用户打开和检查邮件的概率来描述电子邮件用户的行为.方法能准确仿真蠕虫在网络拓扑中的传播.仿真结果表明,提出的新的蠕虫传播行为仿真方法能更加有效检测蠕虫传播特性,并对比分析了几组因素对蠕虫传播的影响,对进一步研究蠕虫的防御具有重要的意义.     

蠕虫病毒的传播原理与防治

蠕虫病毒发展迅速,现在的蠕虫病毒融入了黑客、木马等功能,还能阻止安全软件的运行,危害越来越大。本文介绍了蠕虫病毒的定义,特点,结构及其在传播过程中的功能,最后介绍了蠕虫病毒的预防与治理。     

Internet蠕虫防范技术研究与进展*

当前蠕虫的频频爆发使得蠕虫问题已成为网络安全领域的焦点问题。分析了蠕虫的特征行为,研究了国内外几种最新的Internet蠕虫防范系统,并在此基础上展望了蠕虫攻防的发展趋势。     

网络蠕虫感染率的抗差估计法

网络蠕虫对信息安全构成了威胁,检测和防范蠕虫成为网络安全的研究课题。本文提出了一种网络蠕虫感染率的估法模型,然后根据权函数和残差区间给出了抗差等价权矩阵,分析了误差影响及验后精度估计,最后进行了仿真实验。实验结果表明,这种方法具有良好的抗粗差能力,可靠靠且收敛速度快。     

FPM: Four-factors Propagation Model for passive P2P worms

At present, P2P worm poses a serious threat to the Internet infrastructure and common users since it spreads extremely fast and is hard to be detected in early stage. In this paper, we propose a Four-factors Propagation Model (FPM) for passive P2P worms. There are two major contributions of this paper. Firstly, we take four critical factors—address hiding, configuration diversity, online/offline behaviors and download duration into consideration. As far as we know, the first two factors have not been considered in existing models yet. Secondly, we explicitly derive the differential equations of our FPM. Then worm behaviors in steady state are researched in depth by numerical methods. The following simulations give two suggestions for worm quarantining. On one hand, worms can be slowed down by increasing the proportion of hosts with internal addresses. One the other, breaking the configuration monocultures of hosts is an efficient way to contain worms.     

通用Internet蠕虫查杀防治系统设计与实现

Internet 蠕虫作为网络安全漏洞的入侵者和利用者, 已带给人们越来越大的影响。目前反病毒厂商的防治方法相对滞后于蠕虫的蔓延速度, 并且只能查杀蠕虫, 不能通过系统更新彻底防治。通过对Nimda 蠕虫的分析得到蠕虫的统一功能模型, 并利用Web Service 技术设计并实现了松散耦合的Internet 蠕虫查杀防治系统。该系统集蠕虫查杀与防治于一身, 具有更大的普遍性和适用性。     

Modeling and Automated Containment of Worms

Self-propagating codes, called worms, such as Code Red, Nimda, and Slammer, have drawn significant attention due to their enormously adverse impact on the Internet. Thus, there is great interest in the research community in modeling the spread of worms and in providing adequate defense mechanisms against them. In this paper, we present a (stochastic) branching process model for characterizing the propagation of Internet worms. The model is developed for uniform scanning worms and then extended to preference scanning worms. This model leads to the development of an automatic worm containment strategy that prevents the spread of a worm beyond its early stage. Specifically, for uniform scanning worms, we are able to 1) provide a precise condition that determines whether the worm spread will eventually stop and 2) obtain the distribution of the total number of hosts that the worm infects. We then extend our results to contain preference scanning worms. Our strategy is based on limiting the number of scans to dark-address space. The limiting value is determined by our analysis. Our automatic worm containment schemes effectively contain both uniform scanning worms and local preference scanning worms, and it is validated through simulations and real trace data to be nonintrusive. We also show that our worm strategy, when used with traditional firewalls, can be deployed incrementally to provide worm containment for the local network and benefit the Internet.     

基于贝叶斯的网络蠕虫检测技术的研究

介绍了网络蠕虫的定义和工作机制,通过分析得到了网络蠕虫的共有特性.根据蠕虫的特性,提出了一个基于贝叶斯的网络蠕虫检测方法,采用贝叶斯公式来计算首次连接失败的概率,对于不能确定的情况,用后验概率更新先验概率.设计了一个基于贝叶斯的网络蠕虫检测系统的原型系统,详细描述了该系统的结构模型,并从功能角度上介绍了该系统的两个主要组成部分.     

基于netflow数据流的蠕虫探测算法

随着网络的迅速发展,随之而来的网络安全事件日益突出,特别是以网络蠕虫为代表的异常流量。由于网络蠕虫能够在数分钟内感染网络上绝大多数有漏洞的机器,因此蠕虫探测系统必须能快速鉴别和隔离已感染蠕虫病毒的机器,特别是对感染新型的未知的蠕虫病毒的机器。鉴于此,我们提出了一种基于Netflow数据流的蠕虫探测算法,该算法能够探测出大部分蠕虫扫描,而且拥有非常高的效率和非常低的误报率。