基于改进Na(i)ve Bayes的垃圾邮件过滤模型研究

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的Na(i)ve Bayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足.提出了改进的Na(i)ve Bayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度.实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高.     

系统调用异常检测模型研究

应用程序系统调用的执行序列可以体现出应用程序运行的行为特征,因此通过检测系统调用可以进行异常检测。针对已有算法模式库规模比较大的不足,提出了一种基于遗传算法的系统调用异常检测方法。首先用滑动窗口将系统调用序列划分成长度固定的短序列,然后用遗传算法对系统调用短序列进行学习,建立模式库,用单模式不完全匹配方法对测试数据进行检测。实验表明该方法达到了较好的检测效果。     

基于LKM的无线蜜罐实现技术研究*

为降低真实AP被探测攻击的概率及实现对探测攻击行为进行跟踪研究,提出了一种基于可加载内核模块LKM与无线网卡驱动MadWiFi的无线接入点蜜罐实现技术,随机生成大量的虚假无线接入点并响应连接探测,同时对探测攻击行为进行跟踪分析。实验结果表明该无线蜜罐实现技术达到了预期效果。