木马异常流量分析与检测的综述报告.docx

木马异常流量分析与检测的综述报告
随着互联网技术的发展，网络攻击也日益增多。其中，木马病毒作为一种比较常见且危害较大的网络攻击手段，已经成为日常网络安全管理中需要特别重视的一种安全威胁。针对木马异常流量的检测与分析，已经成为了网络安全研究领域中一个非常重要的课题。本文将就木马异常流量分析与检测的方法与研究进行综述。
一、木马病毒与异常流量
1.1木马病毒的定义
木马病毒（Trojanvirus）是一种通过假冒、欺骗、追踪等方式潜入电脑系统的恶意软件，它通常隐藏在其他有用的软件中而不被发现，可以在用户毫不知情的情况下收集用户的隐私信息，控制用户的电脑等等，其破坏力大、传播速度快，有很大的危害。
1.2异常流量的定义
异常流量指网络传输过程中出现的异于常规流量行为，它可能包括比较显然的攻击行为，如端口扫描和攻击尝试，也可能涉及潜在的探测活动和未知行为，在网络安全中具有重要作用。
二、木马病毒的传播途径与特征
2.1木马病毒的传播途径
（1）漏洞攻击：通过针对系统漏洞的攻击，将木马病毒植入系统。
（2）电子邮件：通过电子邮件的附件、链接或者邮件正文，将木马病毒传播给用户。
（3）网络钓鱼：通过伪装成可信的应用程序或网站，引诱用户下载和使用恶意软件，将木马病毒植入用户的系统中。
2.2木马病毒的特征
（1）潜伏性强：木马病毒一般会将自己隐藏在其他程序或文件中，难以被发现。
（2）远程控制：木马病毒可以通过远程控制等方式，使攻击者能够远程控制受感染的计算机。
（3）破坏性强：木马病毒可以破坏计算机系统的文件、磁盘、硬件设备等，导致系统崩溃或者瘫痪。
三、木马异常流量检测方法
3.1基于行为的检测方法
基于行为的检测方法主要是通过对木马病毒的行为特征进行分析来判断是否感染。该方法重点关注木马病毒对系统的行为模式，如网络上传下载操作、密钥记录等等。
（1）异常行为检测法：该方法通过对系统监视来分析，识别系统中存在的异常进程。
（2）静态特征检测法：该方法是通过对完整的文件或者程序进行分析，分析程序的源代码和数据流，寻找木马病毒的行为特征。
3.2基于信号流的检测方法
基于信号流的检测方法则是通过对信号流的分析来判断是否存在木马病毒。该方法主要关注信号流的梳理、处理与分析，监测潜在的木马行为。
（1）流量特征性检测：该方法通过对流量特征有明显波动的数据包进行识别，辨别潜在的木马行为，如IP地址变化等。
（2）机器学习检测：该方法利用机器学习技术，将无标签的网络数据流进行训练，将模型应用在未知数据流中，可预测中间输出结果进而检测恶意流量。
四、总结
木马病毒异常流量的检测与分析是网络安全领域的一项重要工作，常用的检测方法主要有基于行为的检测方法和基于信号流的检测方法，常见的特征包括潜伏性强、远程控制和破坏性强等。在日常网络安全管理中，对于木马病毒的异常流量的检测与分析需要特别关注，不断地探索和发展新的方法和技术，提高网络安全防御能力。