基于行为分析的木马检测技术研究

木马是以获取主机控制权和窃取信息为主要目的恶意程序,对网络安全和信息安全造成极大危害.首先介绍了木马的工作原理,针对传统木马检测技术比较被动这一缺陷,研究了木马检测新技术—行为分析,进而分析了朴素贝叶斯算法在木马检测中的应用,并在此基础上结合监控技术提出了基于行为分析的木马检测模型,采用朴素贝叶斯算法对可疑行为进行分析与判定,可有效检测已知木马的变种及新型木马,提高木马检测的精准度.     

基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最终得到需要的序列模式。实验结果证明在获得序列模式不受影响情况下,SPMIP算法比PrefixSpan算法效率更高。     

数据结构实验课程的改革与实践研究

"数据结构"是计算机专业中的基础课程之一,也是信息与计算科学专业的一门专业核心课,"数据结构"在整个课程中起着承上启下的重要作用。"数据结构"的理论知识是很抽象的,需要运用的知识也是很多的,掌握起来不是很容易。因此需要开设与数据结构课程相配合的实验课,利用"数据结构"实验课程就会让学生在上机的时候进一步的理解相关的理论知识,也可以及时的进行巩固所学习过的知识,同时也有利于提高学生的学习的效率。本文主要就是从数据结构实验课程的改革措施、实施效果等方面进行的探索与研究。     

应用于入侵取证的改进信息增益算法

基于信息增益算法的特征选择虽然能够较好地解决入侵取证中存在的数据高维海量问题,但由于没有考虑特征之间的关系,导致特征子集中存在着冗余特征,从而影响了入侵取证的速度和精度,由此提出一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法。通过添加对特征之间冗余度的判断,在删除无关特征的同时过滤了冗余特征,使特征子集得到有效精简。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,保证检测精度,提高检测速度。     

云取证模型的构建与分析

计算机取证存在证据获取困难及日志处理量大的问题。为此,将云计算思想引入计算机取证中,提出一种云取证模型。该模型利用Agent技术获取证据,增强证据获取的自主性、智能性,利用云计算中的虚拟化技术和协作技术,提高取证效率及计算机证据的安全性,引入反馈技术,完善取证体制。实验结果验证了该模型的有效性。     

计算机网络信息安全及防护策略研究

随着我国社会水平的提高,科学技术的发展,互联网技术也被应用到了我国各个行业之中。而就在互联网技术被得到广泛应用的过程中,网络信息安全问题也逐渐引起了人们的重视,而最近几年出现的几次重要信息安全事故也为网络信息安全敲响了警钟。在本文中,将就计算机网络信息安全及防护策略进行一定的分析与研究。     

计算机病毒的危害及其防治

信息化时代里,人们在享受由网络共享性和开放性所带来的便利的同时,也往往要遭受来自计算机病毒的攻击,由此导致的个人信息暴露乃至于经济损失,对于人们的上网安全构成了极大的威胁,使得人们无法尽情的享受由网络带来的便利,本文中,从计算机病毒危害以及其防治手段方面展开研究,进而有效的帮助人们减少计算机病毒带来的损失。     

基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究

针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度。