基于集合的劃分與覆蓋的計算機病毒檢測研究.pdf

1、計算機病毒檢測一直是計算機安全領(lǐng)域的熱點問題，原始的病毒防御方法早就不能達到計算機病毒實時檢測的需求，鑒于計算機病毒檢測與人工免疫系統(tǒng)的巨大相似性，模仿生物免疫系統(tǒng)成功護衛(wèi)機體的機制，將人工免疫原理應(yīng)用于計算機病毒檢測，使病毒檢測系統(tǒng)的性能得到提高。否定選擇算法提出來以后，許多學(xué)者對病毒檢測的原理和技術(shù)進行了深入的探尋，病毒檢測領(lǐng)域取得了長足發(fā)展。否定選擇算法的核心技術(shù)要素包括以下幾個方面：數(shù)據(jù)和檢測器的表示方法；字符串或向量空間的匹配

2、規(guī)則的選擇；檢測器的生成機制；檢測器的存儲形式。而檢測器的生成機制是病毒檢測技術(shù)的核心問題。本文在深入分析了病毒檢測技術(shù)的原理和方法后，重點對否定選擇算法進行了深度剖析，從檢測器的生成和漏洞檢測方面進行了改進。
　　針對現(xiàn)有的檢測器生成機制存在大量冗余和時間損耗多的弊端，提出了一種基于集合間劃分與覆蓋關(guān)系的高性能檢測器生成算法，提取出所有自體集合的以r為長短的段的補集合，在連接策略上進行改進，盡量達到集合的劃分，產(chǎn)生能覆蓋最大非自

3、體空間的最小檢測器集合，降低產(chǎn)生檢測器時耗費的時間和檢測器數(shù)量，擴大等量檢測器的覆蓋范圍，提高檢測效果。仿真實驗驗證了方法的檢測效率和時間空間方面的優(yōu)越性。任何一種匹配規(guī)則都不可避免的會產(chǎn)生檢測漏洞，漏洞的存在嚴(yán)重影響了病毒檢測算法的性能。提出了一種新的檢測漏洞的方法，該方法利用改進算法的未被利用的補集和自體集的信息，此種方法能檢測出全部的漏洞，漏洞集合具有完備性。創(chuàng)建了一個基于改進算法的計算機病毒免疫檢測模型，用仿真實驗對模型的性能進