20世纪果树病毒检测技术的回顾与展望

简要阐述了果树病毒对果树生产的危害,详细介绍了果树病毒检测技术的原理、方法和各自特点,并对果树病毒检测技术的发展前景进行了展望。     

病毒经典检测算法综述

人们对病毒已有相当的研究,已开发了多种病毒检测算法和检测病毒的数学模型,检测病毒的技术发展至今已有三到四代的技术.尽管目前出现了多种具有智能性病毒检测的新算法,但已有的经典病毒检测算法仍然十分有用.主要介绍了3种病毒检测算法:特征码的病毒检测算法、校验和检测算法和行为监测算法.虽然当今的病毒采用了许多新技术,但是以上这3种病毒检测算法仍然是主流的病毒检测算法,这些检测算法在其他场合中都有相应的应用.为了应对新病毒不断的出现,有必要将经典的病毒检测算法与其他新方法相互结合,才能够对病毒起到更好查杀效果.     

模式分类技术在计算机病毒检测中的应用

模式分类技术的应用可以部分弥补现有启发式技术在特征提取质量上存在的不足,提高启发式技术的实用化水平。该文在简述病毒检测原理的基础上,着重介绍了模式分类技术在启发式病毒检测中的典型应用,并对病毒分类器的设计策略进行了初步分析。     

基于蜜罐的免疫病毒检测模型的设计

传统的病毒检测系统大多不能检测到新病毒和变形病毒.在传统蜜罐的基础上引入重定向机制,结合蜜罐技术和人工免疫原理,提出了一个基于蜜罐的免疫病毒检测系统模型.介绍了模块的工作流程,分析了与检测器相关的机制.与其它病毒检测系统相比,该模型能极大地减少需要分析的数据量并能够检测到新病毒,也从一定程度上降低了误报率.     

基于关联规则的未知病毒检测方法研究

随着计算机技术的发展,计算机病毒也层出不穷,严重地危害了计算机世界的安全,当前的病毒检测技术对未知病毒还很难做到事先检测。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术,经研究发现,基于关联规则的未知病毒检测技术,可以实现对未知病毒的分类检测。实验结果表明,采用关联规则构建的未知病毒检测模型,能较好地实现未知病毒检测,具有自适应能力强、智能性好、自动化程度较高等优点,具有一定的应用价值。     

基于C/S的计算机生物病毒免疫系统

计算机病毒对计算机安全构成的威胁日益突出,传统的病毒检测技术已无法有效地防御病毒,作者在研究了病毒检测技术和现有计算机病毒免疫系统的基础上,提出了基于Client/Server模式的计算机病毒智能免疫系统。     

针对多态病毒的反病毒检测引擎的研究

计算机病毒严重威胁着计算机系统的安全,多态病毒采用自动变形技术对抗特征码检测,本文介绍了利用虚拟机技术的病毒检测引擎的工作原理,讨论了目前存在的效率问题,提出一个采用启发式扫描的检测引擎模型。     

计算机病毒检测工具的实现

病毒检测是计算机安全领域的重要技术之一,是反病毒技术的核心。利用病毒检测技术便于发现计算机系统是否受到安全威胁,同时也可以及时通告用户做好病毒防范措施,本文设计实现了一个对该病毒的检测工具。     

一种基于粒子群的变形病毒检测算法

如今的病毒中部分病毒具有了自我变形能力。由于部分病毒能够自动的改变代码表达形式,因此现有的病毒检测算法在检测部分病毒时变得困难。为应对病毒出现的变形技术,病毒研究人员相继提出多种病毒的检测算法。本文的作者在查阅了与病毒相关的文献之后提出了一种新的变形病毒检测算法。该检测算法从判断程序行为的权值角度出发,并结合粒子群技术提出了一种具有一定智能性的病毒检测算法,该算法能够对现有的病毒检测算法有一定补充作用。     

浅析计算机病毒及其防范措施

文章介绍了计算机病毒的感染、传播及如何获得系统控制权的机理,论述了计算机各种病毒的概念以及新一代计算机病毒的特点及发展趋势,并针对这些病毒提出了基于命令式的预防病毒方案,最后给出了最新的病毒检测及查杀技术,并简要介绍了防火墙、入侵者检测系统等防御病毒攻击的技术。     

新型荧光技术在病毒检测中的应用

荧光检测技术自其出现以来发展非常迅速,已经广泛应用于不同无机离子、小分子、有机物以及DNA和蛋白质的检测.近年来,随着生命科学的迅猛发展,特别是为了满足传染性疾病快速灵敏检测的需求,不同新型荧光分析检测技术应运而生,在病毒检测中发挥了重要的作用,为临床诊断和个性化医学治疗奠定了基础.该文综述了多种基于荧光技术发展起来的病毒检测方法,比较了它们在病毒检测中的优缺点,并展望了这些检测技术的发展趋势.     

基于进化半监督模糊聚类算法的病毒检测研究

现有的计算机病毒检测技术很难检测出未知病毒,在病毒防御中处于被动.复杂的病毒形式,迫切需要一种具有自学习能力,能主动分类、识别和检测未知病毒的方法.分析现有的病毒检测技术,研究进化半监督模糊聚类算法在病毒检测中的应用,探讨其关键技术,在此基础上给出一种病毒检测模型,并通过计算机仿真进行验证,实验结果表明新的方法对未知病毒检测是有效的.     

消除病毒变形的零转换技术

计算机病毒变形技术的出现产生了大量的变形病毒,传统的病毒检测系统在变形病毒检测方面不尽人意.针对该现象,提出了一种消除病毒变形的零转换技术,其中包括消除病毒变形技术常用的垃圾代码的插入、变量重命名、等价语句替换、跳转指令的利用和语句重排等变形转换方法.实验结果表明,该技术能从很大程度上降低病毒变形的个数,程序语句可能出现的平均转换形式个数从转换前的10<'43>降低到10<'3>,达到了提高病毒检测系统性能的目的.     

基于关联规则的未知恶意程序检测技术

针对当前基于特征码病毒检测技术不能检测出未知病毒的缺点,通过研究某些病毒及其变种版本在执行过程中应用程序接口(API)调用序列的规律,提出一种基于数据挖掘的检测技术,采用Apriori算法从已知病毒的API调用序列中提取有价值的关联规则,用于指导病毒检测。实验结果表明该方法对未知病毒检测有良好的效果。     

Bayes分类技术在计算机病毒检测中的研究

本文从恶意程序检测的问题入手,介绍了病毒检测技术中的问题和难点,通过对恶意程序的主要特征分析,结合当前迅速发展的模式识别与智能检测成果,提出了使用Bayes分类法对恶意程序进行判断的方案,并对该方案的优缺点进行了分析。     

基于决策树的病毒检测算法磁

如今病毒的智能性,日益突出。具有当代智能性技术的病毒能够躲避部分杀毒软件的检测。因此有些病毒,在传统检测算法面前是难以被发现。为有效检测出采用了新技术的病毒,使得病毒检测算法具有新的智能性是十分必要的。MMTD算法和决策树算法是两种智能性的算法,该智能性算法在检测病毒上进行应用将有助提高病毒检测算法的智能性。因此根据当病毒检测时的过程中病毒表现出的特性,论文将M M TD算法和决策树算法结合在一起而提出了一种新的病毒检测算法。     

基于BP神经网络的手机病毒检测方法

针对手机病毒的日益严重,而手机病毒检测技术不成熟的问题,提出了一种新的手机病毒检测方法,该方法基于手机病毒的工作原理和感染方式,把BP神经网络引入到计算机病毒防范检测中,创建了基于BP神经网络的手机病毒检测模型,通过病毒类型映射表来判断病毒类型,仿真结果表明：此方法能很好地检测已知病毒,对未知病毒也可作出一定的检测。     

基于BP神经网络的病毒检测方法

提出了一种基于BP神经网络的病毒检测方法,该方法成功地把BP神经网络的理论引入计算机病毒的检测中。该方法比传统的病毒检测技术更有效地对系统信息和文件系统进行语法分析,快速地诊断出被感染病毒以及病毒类型。     

一种互联网垃圾邮件综合过滤方案

垃圾邮件是互联网上亟待解决的问题。介绍了几种典型的垃圾邮件过滤技术,提出了一种结合邮件过滤和病毒检测技术、可以个性化定制过滤需求的综合过滤方案。相比于已有的方案,文中提出的方案具有同时检测病毒、过滤垃圾邮件和个性化过滤的优点,可以更加有效地解决邮件安全和个性化过滤的问题。     

基于数字签名的计算机病毒检测方案

本文描述了数字签名的反病毒原理,并着重地介绍了由此而提出的两种基于数字签名的病毒检测方案,同时分析了它们的优缺点。