【摘 要】
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针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法.首先,通过捕捉流量对木马通信行为加
【基金项目】
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国家重点研发计划(2020YFB1805400),中央高校基本科研业务经费(YJ201933),国家自然科学基金(U1736212,U19A2068,62032002,62002248),中国博士后科学基金特别资助项目(2019TQ0217),四川省重点研发计划(20ZDYF3145)
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针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法.首先,通过捕捉流量对木马通信行为加以分析,根据各阶段提取相关的属性,并在每一属性上进行派生,得到足够充分的特征集合.然后,为了衡量特征的重要性和特征间的相关性,提出了改进的特征重要性评价系数和基于关联信息熵的联合相关性评价系数,并设计了基于序列后向选择策略的特征选择算法,以得到自适应规模的特征子集.算法通过每一轮迭代计算特征的评价系数,通过排序完成选择.为验证该算法有效性,采用
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