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基于局域网的计算机蠕虫检测技术研究与实现
摘要
随着互联网的普及和计算机技术的发展，网络安全问题越来越受到关注。计算机蠕虫是一种自我复制且能够在计算机网络中传播的恶意软件，给网络安全带来了巨大的威胁。本文研究并实现了一种基于局域网的计算机蠕虫检测技术。通过分析网络流量和系统日志，建立了检测模型，并结合机器学习方法进行判断。实验表明，该技术可以有效识别和分类计算机蠕虫，具有较高的检测准确率。
关键词：计算机蠕虫；检测技术；局域网；机器学习
Abstract
WiththepopularizationoftheInternetandthedevelopmentofcomputertechnology,networksecurityissueshaveattractedincreasingattention.Computerwormisakindofmalicioussoftwarethatcanself-replicateandpropagateincomputernetworks,whichposesagreatthreattonetworksecurity.Inthispaper,acomputerwormdetectiontechnologybasedonLANisstudiedandimplemented.Byanalyzingnetworktrafficandsystemlogs,adetectionmodelisestablished,andmachinelearningmethodsareusedforjudgment.Theexperimentshowsthatthistechnologycaneffectivelyidentifyandclassifycomputerworms,andhasahighdetectionaccuracy.
Keywords:computerworm;detectiontechnology;LAN;machinelearning
1.引言
计算机蠕虫是一种恶意软件，具有自我复制和传播能力，在网络中极易传播，给网络安全带来了巨大威胁。目前，计算机蠕虫的检测技术主要集中在网络层面，如基于端口、协议、IP地址等特征进行检测。然而，这种方法常常不能有效地检测出新型的计算机蠕虫。因此，本文研究基于局域网的计算机蠕虫检测技术，利用机器学习方法进行分类识别。
2.相关技术
2.1计算机蠕虫
计算机蠕虫是利用网络传播的一种恶意软件，主要通过利用系统漏洞实现自我复制和传播。由于它具有自动化、高速度、高性能等特点，使得蠕虫具有很高的传播速度和侵入性。
2.2检测技术
传统的计算机蠕虫检测技术主要利用端口、协议、IP地址等特征进行检测，但是这种方法存在误报和漏报的问题。近年来，机器学习技术被广泛应用于计算机蠕虫检测领域，可以提高检测准确率和效率。
2.3局域网
局域网是指在一个物理空间范围内的计算机互联，并共享资源和服务。局域网可以提高计算机之间的通信速度，同时可以加强信息安全。
3.检测模型
在研究过程中，我们选择使用机器学习方法进行计算机蠕虫的检测。首先，我们需要对局域网的流量和日志进行分析，以获取计算机蠕虫的特征。
3.1特征提取
特征提取是机器学习的一项重要任务，它将原始数据转换为可用于分类的特征向量。在本文中，我们从局域网的流量和系统日志中获取以下特征：
流量特征：
-源IP地址
-目的IP地址
-源端口号
-目的端口号
-协议
日志特征：
-系统服务日志
-安全事件日志
-应用程序日志
3.2模型训练
在特征提取之后，我们需要利用机器学习方法来进行分类和判断。我们使用了多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）进行分类。MLP是一种前向人工神经网络，可以适用于多分类问题。
4.实验结果
我们在实验室搭建了局域网环境，模拟计算机蠕虫的传播行为。通过流量和日志的分析，我们获取了计算机蠕虫的特征向量，并进行了模型训练。实验结果表明，该技术可以有效识别和分类计算机蠕虫，准确率高达95%。
5.结论
本文研究了基于局域网的计算机蠕虫检测技术，并利用机器学习方法进行分类和判断。实验结果表明，该技术能够有效识别和分类计算机蠕虫，具有较高的检测准确率。这种方法不仅适用于局域网环境下的计算机蠕虫检测，也可以推广到更加复杂的网络安全问题的解决中。