網(wǎng)絡(luò)蠕蟲特征碼自動(dòng)提取研究.pdf

1、在21世紀(jì)這個(gè)高度數(shù)字化和信息化的時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與人們的日常工作和生活密不可分，然而互聯(lián)網(wǎng)卻并不是一個(gè)安全的環(huán)境，它時(shí)刻受到各種惡意軟件的威脅與侵害，其中傳播速度最快并且危害最廣的一種惡意軟件就是蠕蟲，因?yàn)槿湎x具有其它惡意軟件沒有的能夠針對漏洞進(jìn)行獨(dú)立攻擊與傳播擴(kuò)散的特性，使得每次新蠕蟲的大規(guī)模爆發(fā)都給社會(huì)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。入侵檢測系統(tǒng)的出現(xiàn)在一定程度上緩解了蠕蟲對互聯(lián)網(wǎng)的破壞，很多入侵檢測系統(tǒng)都是基于內(nèi)容進(jìn)行檢測的，會(huì)根據(jù)其特征

2、庫中存在的特征碼對蠕蟲進(jìn)行檢測并控制，但大多入侵檢測系統(tǒng)對于新出現(xiàn)的或在其特征庫中沒有特征碼的蠕蟲的檢測能力十分有限。因此，針對蠕蟲特征碼提取技術(shù)的研究有著非常重要的價(jià)值和意義。
　　本研究分析了當(dāng)前蠕蟲特征碼自動(dòng)提取技術(shù)之后，針對其中效果較好的采用生物信息學(xué)中序列比對進(jìn)行提取的方法進(jìn)行了詳細(xì)對比分析，發(fā)現(xiàn)有些算法提取蠕蟲特征碼結(jié)果的準(zhǔn)確性還有待提高，根據(jù)其中的不足進(jìn)行了改進(jìn)。經(jīng)典的全局序列比對Needleman Wunsch（N

3、W）算法提取蠕蟲特征碼的結(jié)果偏向于全局策略，經(jīng)常將局部連續(xù)的有效片段丟失。使用經(jīng)典局部序列比對Smith Waterman（SW）算法提取蠕蟲特征碼的結(jié)果更傾向于局部策略，往往會(huì)遺漏全局信息。而針對SW算法改進(jìn)后的Normalized Local Alignment（NLA）算法提取結(jié)果與原算法差別不明顯，針對NW算法改進(jìn)后的Contiguous Substrings Rewarded（CSR）算法，能夠?qū)⒕哂幸欢ň植窟B續(xù)性的特征碼提取

4、出來，但仍然對一些局部連續(xù)的特征碼不能很好的進(jìn)行提取，并且效率也比基于局部的算法在回溯時(shí)候要低很多。本研究在SW算法基礎(chǔ)上增加了相鄰連續(xù)匹配字符的激勵(lì)函數(shù)和相鄰連續(xù)空位的懲罰函數(shù)，得到了結(jié)合全局與局部策略的Local Alignment with Global Strategy（LAGS）算法，使得改進(jìn)后的方法具有局部算法的局部片段優(yōu)先和快速回溯的優(yōu)點(diǎn)，還具有全局算法的完整性。在最后通過實(shí)驗(yàn)對LAGS算法與NW算法、SW算法、NLA算法