优化的蠕虫传播行为检测模型：提升本地网络未知蠕虫识别

本文研究主要针对传统的蠕虫检测方法在面对未知蠕虫时效率低下的问题，提出了一种创新的解决方案——基于传播模式的本地网络蠕虫检测模型。该模型的核心思想是通过精确捕捉和分析网络蠕虫的传播行为，以提高对未知蠕虫的识别能力。 首先，研究人员设计了一种自定义的二元模式向量，这是一种特殊的表示方式，能够有效地将蠕虫的传播特性编码成可比的特征向量。这种向量通过关注蠕虫的传播路径、感染策略以及数据包交互模式等关键行为，能够提供一个更为详尽和独特的蠕虫行为描述。 然后，构建了三层安全过滤结构来优化检测过程。第一层是基于规则的过滤，利用已知蠕虫的行为模式来识别可能的威胁；第二层是模式匹配层，通过比较自定义模式向量与实际行为，发现异常模式；第三层是机器学习层，利用训练数据不断更新模型，增强对新出现的未知蠕虫的适应性。 对比实验结果显示，这种方法显著提升了对未知蠕虫传播行为的描述完整性，使得检测模型能更准确地捕捉到蠕虫的动态特性。具体来说，模型在识别扫描蠕虫，即那些试图在本地网络内进行探测的蠕虫方面表现出色，能够在短时间内定位并阻止这些潜在的入侵行为。 论文的作者团队由齐睿、房鼎益和罗养霞组成，他们分别来自西北大学信息科学与技术学院和西安财经学院信息学院，他们的研究领域涵盖了网络通信、安全技术和网络安全等多个方面。这项工作得到了陕西省国际科技合作重点项目和自然科学基金项目的资助。 这篇论文为我们提供了一个有效的手段，用以提升本地网络蠕虫检测的效能，特别是在面对未知威胁时。它强调了传播模式分析在网络安全中的重要性，并展示了其在实际应用中的有效性。这对于网络安全研究人员和防御者来说，是一项具有实践意义的创新成果。