基于多移動Agent的大規(guī)模網絡惡意代碼防御機制的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代高科技的發(fā)展，計算機網絡早已成為個人生活、企業(yè)服務、商業(yè)活動以及科學研究必不可少的部分。于是同時，網絡安全在網絡應用的重要性也日益明顯，而其中在網絡中大規(guī)模傳播的惡意代碼是危害網絡安全的重要元兇之一。又由于惡意代碼編寫技術本身也在不斷改進，要徹底解決這一問題很難一蹴而就。只有不斷地改進并提高現(xiàn)有的反惡意代碼技術，才能壓制其對計算機網絡帶來的破壞性。
　　本文針對大規(guī)模惡意代碼的防御展開了多方面的研究并提出了相應改進，主要包

2、括:
　　1.分析了多種現(xiàn)有的惡意代碼傳播模型，在此研究基礎上，提出了兩種分別適用于主動傳播惡意代碼和被動傳播惡意代碼研究的傳播模型，同時通過對它們與實際情況之間的擬合度進行仿真實驗，證實了其確實能夠更好地貼合實際情況。
　　2.依照惡意代碼行為特征，從病毒庫采集了實驗數(shù)據(jù)，使用改進自人工神經網絡Kohonen的A_Kohonen網絡對惡意代碼進行了分類，便于反惡意代碼專家對惡意代碼進行分門別類的研究處理，使惡意代碼研究更適

3、用于流程化處理。
　　3.基于H-DHT技術，構建了一種適合大規(guī)模網絡的惡意代碼疫苗分發(fā)方法，在保證疫苗安全性的前提下，加快疫苗分發(fā)速度并減輕服務器端的負擔。文中將收集的數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的集中式疫苗分發(fā)方式進行了比較，驗證了該方法在分發(fā)速度上和安全管理方面確實是符合要求的。
　　4.在理論性研究的基礎上，本文作者及項目組全體成員使用Java編程語言編寫了一個惡意代碼主動免疫聯(lián)防系統(tǒng)，相比于現(xiàn)有的反惡意代碼軟件，該系統(tǒng)主要強調節(jié)點之