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针对现有虚拟化环境客户操作系统中对Rootkit检测存在误判率高、无法检测未知Rootkit等问题,提出了一种基于神经网络专家系统的Rootkit检测方法(QPSO_BP_ES)。该方法将神经网络与专家系统相结合,利用其各自的优势构成检测系统。在实际检测时,首先捕获事先选取出来的Rootkit典型特征行为,然后通过训练好的神经网络专家系统来检测客户操作系统中是否存在Rootkit。最后通过实验表明,QPSO_BP_ES检测系统模型可以降低误判率,有效地检测已知和未知的Rootkit。  相似文献   
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随着技术的发展,信息物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)系统在生活中扮演着越来越重要的角色,例如电力系统,铁路系统.如果CPS遭到攻击,将对现实世界的正常运转造成巨大影响,甚至威胁生命安全.垂悬指针是指向的区域被释放后未被置为空的指针,它是一种会导致攻击的软件缺陷.由垂悬指针导致的use-after-free和double-free漏洞能够执行任意恶意代码.迄今为止,只有少量工作针对垂悬指针进行检测、防御.其中多数都会导致过高的额外运行时开销.本文提出DangDone用于检测和防御垂悬指针.首先,我们通过静态分析检测潜在垂悬指针.然后,基于检测到的垂悬指针信息和一系列预定义的指针变换规则,依据指针传播信息变换指针,使得指针及其别名都指向同一个新引入的指针.基于该方法,我们实现了DangDone的原型工具.基于11个开源项目和SPEC CPU benchmark的实验结果表明,DangDone的静态分析部分只有33%的误报率,指针变换部分只引入了1%左右的额外开销.同时,DangDone成功防护了11个开源项目中的use-after-free和double-free漏洞.实验结果体现了DangDone的高效率及有效性.  相似文献   
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