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浙江快乐彩120开奖结果:網絡論文(精選5篇)

時間:2018-03-05 11:07作者:
本文導讀:這是一篇關于網絡論文(精選5篇)的文章,隨著互聯網的出現和廣泛使用,文化的形態發生了變化。網絡既成為文化的新載體,網絡本身也成為文化的一部分。網絡文化應運而生,并成為文化的新樣態。我們在這里為你分享了五篇 網絡論文 ,希望對你有用。 網絡論文一:
隨著互聯網的出現和廣泛使用,文化的形態發生了變化。網絡既成為文化的新載體,網絡本身也成為文化的一部分。網絡文化應運而生,并成為文化的新樣態。我們在這里為你分享了五篇網絡論文,希望對你有用。
  
  網絡論文一:
  
  題目:網絡蠕蟲和惡意網址偵測方法探討

  
  【摘要】互聯網安全是網絡研究重要的一方面,本文主要根據網絡拓撲結構,探討網絡蠕蟲和惡意網址偵測方法,該方法對網絡安全性起到了一定的作用。
  【關鍵詞】拓撲結構;網絡蠕蟲偵測;惡意網址偵測
  
  1引言
  
  隨著互聯網的迅速發展,許多網站開始提供各種便捷的網絡服務。從過去的信息服務網站和聊天室到博客、相冊、視頻分享等基于Web2.0的網站,還有即時消息(IM)服務被用來代替傳統的聊天室。從這些可以看出,互聯網是人們生活中不可或缺的一部分。網站最大的優勢在于為人們與朋友交流,結交新朋友、聊天、分享信息,甚至建立共同興趣小組提供了一個方便的信息平臺。如今,互聯網蠕蟲使用短網址或網站博客冒充原始網站,以避免安全工具和黑名單檢測。所謂短網址是通過算法發送網址的一種方法。較短的URL服務形式,當用戶點擊生成的短網址時,短網址服務平臺只需要對原網址進行基于URL的引導數據庫記錄的URL。它的最大優點是使用戶更容易記住或復制URL,但相對用戶不易判斷URL鏈接的安全性。另外,目前提供黑名單機制的短URL服務較少,短URL生成的URL風格可以很容易地更改或更新,這使得傳統黑名單機制的檢測機制,效果已經變得相當有限了。
  
  2網絡拓撲結構
  
  網絡拓撲是由網絡上各種計算機主機互連而成的網絡結構?;チ涑嬋梢允褂眉詞畢ⅲǚ窕蟶緗煌綬裉峁┑男畔⒔換黃教ㄗ魑セ髑?,這些服務共享同一個地方,允許用戶建立在線關系,形成基于用戶關系的網絡拓撲環境。網絡蠕蟲使用這一層在線關系來快速分發惡意軟件。因此,了解即時消息業務和社交網站形成的網絡拓撲環境和相關特性是非常重要的,下面分別介紹即時消息網絡拓撲結構和社交網絡拓撲結構。
  即時消息是基于主從架構的實時通信服務。服務器負責網絡路徑選擇(決定消息發送和接收對象),客戶負責發送和接收數據。整個即時消息系統形成的網絡拓撲可以看作是一個圖,其中節點是即時消息用戶,節點之間的連接表示相互的聯系關系。即時消息網絡具有無標度特征,即網絡節點按照在線分布遵循冪律規律,其含義表示圖中任意一個節點與其他k個節點連接的概率,與k?n成正比,其中n是常數,通常在2到3之間?;瘓浠八?,在這樣的網絡環境下,具有大量聯系人的用戶的數量占少數,而具有少量的聯系人占多數。另外,相互連接的機會要比節點少。因此,一旦蠕蟲侵入更多的節點,它可以進一步攻擊其他更多的節點,一個網絡拓撲結構,使蠕蟲的傳播速度相當快,而且從整個網絡完全排除蠕蟲是相當公平的。這使蠕蟲獲得更長的生存時間。因此,如何有效地檢測或防止即時通訊蠕蟲攻擊已經成為即時通訊研究的重要課題之一。
  社交網絡是一項在線服務,對每個網絡用戶都具有以下功能:
 ?。?)在封閉的系統下,可能會建立基本或公共的數據。
 ?。?)可以與其他用戶建立在線關系,并且可以將所建立的在線關系分組成列表,例如朋友列表。
 ?。?)在這個系統下,建立在線連線的用戶和在線列表中的用戶可以互相查看和共享信息。
  目前,社交網絡具有無尺度和小世界的特點,即由若干組最短路徑平均長度較小的小世界網絡組成,想象每個小組是一個朋友組,幾乎同一個朋友小組中的每個人都是彼此的朋友,而這個小組的朋友也將能夠相互交流。有些人形成了友誼,就好像他們在一個小型的社會團體。在這樣的網絡拓撲結構中,只要蠕蟲侵入某一組中的一個節點,就很容易迅速爆發并感染整個組中的所有節點,甚至進一步擴散到另一組。作為社交網站除了一群朋友之外,還有其他一些由共同興趣組成的團體。在即時通訊環境下形成的群體大多是已知的群體,如同學、朋友和家庭成員。因此,蠕蟲在社交網絡上的傳播將比在即時消息網絡上更快,更難消除。
  社交網絡蠕蟲的行為與一般的互聯網蠕蟲類似,但是一般的網絡蠕蟲檢測機制不能用來檢測社交網絡蠕蟲,因為網絡蠕蟲的檢測機制主要是基于網絡流量異?;蚴芨腥鏡鬧骰?。但社交網站本身屬于在線服務,服務器不會監控每個客戶端主機,自然不能觀察到這兩個功能;從客戶的角度來看,被感染的賬號只是發送消息或更新個人賬號信息(比如更新賬號數據,加入群組等)與一般用戶沒有太大區別。因此,防止或檢測社交網絡蠕蟲攻擊更具挑戰性。
  
  3網絡蠕蟲與偵測方法
  
  互聯網蠕蟲是一種利用網絡環境作為惡意軟件傳播惡意軟件的惡意軟件。它可以復制和感染其他主機,無需用戶的幫  助?;詡詞蓖ㄑ鍛繽仄私峁褂肷緗煌繽仄私峁瓜嗨浦?,提出針對蠕蟲攻擊和擴散速度的ft解決方案,介紹了即時通訊蠕蟲和社交網絡蠕蟲攻擊機制,以及針對社交網絡蠕蟲的現有防御機制。
  
  3.1即時消息網絡蠕蟲
  
  即時消息蠕蟲是基于即時消息通信協議和即時消息程序在即時消息網絡環境中的漏洞攻擊和程序惡意行為的擴散。即時消息蠕蟲主要分為以下四種方式:
 ?。?)惡意附加文件使用客戶端程序傳輸含惡意軟件的附件,惡意軟件可以是各種不同形式的文件,如執行文件(exe),圖片文件(jpg),壓縮文件(zip,rar)由于目前大多數主機都安裝了防病毒軟件來檢測文件的安全性,只要用戶頻繁更新病毒庫,用戶仍然可以達到一定的防御效果。而且,只要用戶警惕,用戶不能自由收到未知文件,就能有效避免這種攻擊。
 ?。?)惡意網站的短信在互聯網上放置惡意軟件,或者在網頁上架設包含惡意代碼的頁面或網站,并使用即時消息服務發送包含惡意URL的短信,這些惡意URL可以與社交工程技術相結合,以提高攻擊的成功率。由于大多數防病毒軟件都不主動檢查網站地址,這種信息交換服務已經成為攻擊者最常用的攻擊手段,也是社交網絡蠕蟲最重要的攻擊手段。但是,這種攻擊的唯一缺點是用戶需要點擊它們來感染其他主機。因此,如果用戶知道自己是惡意網站而不讀取網址,就可以降低受到攻擊的風險。
 ?。?)即時通訊客戶端程序漏洞利用即時消息客戶端程序的漏洞,在受害者的主機上執行shellcode(針對利用軟件漏洞的機器碼),執行惡意軟件,感染受害者的主機。
 ?。?)操作系統或其他常見軟件漏洞類似于攻擊機制,但被稱為操作系統或其他軟件漏洞的攻擊流水線。例如,蠕蟲利用Windows和Windows等操作系統中的緩沖區溢出漏洞來傳播蠕蟲或攻擊其他主機。
  蠕蟲的主要攻擊是發送惡意網站的短信,利用網站的社會環境和提供的個人信息共享,消息交換,電子郵件或第三方應用等網絡服務作為惡意軟件分發渠道,攻擊過程如圖1所示,蠕蟲本身會被感染賬戶或注冊Gmail郵箱創建一個新的賬戶,并隨機加入社交網站群(社區,朋友等),通過用戶在線節點發送惡意網站信息,而這些網站會嘗試使用短網址或博客服務如偽裝,一旦用戶點擊了網址,最后會被定向到惡意網頁,欺騙用戶安裝惡意軟件感染用戶帳號(用瀏覽器的cookie信息登錄。然后用這些新的感染賬號建立一個在線關系,繼續擴大攻擊范圍,這些節點再形成一個僵尸網絡,所以我們很快就可以迅速傳播,難以排除,這使得防控相當困難。
  
  3.2網絡蠕蟲偵測方法
  
  社會網絡蠕蟲檢測與預警系統采用HoneyPot技術(一種誘捕,分析或對抗惡意軟件的技術),以社交網絡Flickr為實驗環境對象,首先建立誘餌賬戶,假設一般用戶在選擇社交網站節點數較多的前提下,不會向這些誘餌賬戶發送消息,系統管理員通過監控每個誘餌賬戶邀請這些賬戶用戶加入兩個額外的誘餌賬戶收集資料,進行相關性檢驗(根據所收集的不同誘餌賬戶信息進行內容相似性判斷)檢查ft社交網絡蠕蟲是否存在。
  假設一開始就給A,B,C加了兩個誘餌賬戶,D已經被蠕蟲感染,再分別感染A,E和B.當蠕蟲向誘餌帳戶發送消息時,進行區域相關性測試或網絡相關性測試根據上述測試,分別定義了三種情況。如果發生任何情況,系統將發出警告。雖然本研究為服務器提出了一個社交網絡蠕蟲預警系統,但是如何有效地選擇真實環境下具有更多連接的網絡節點,并設置節點選擇閾值都是一個相當大的考驗,并非每個用戶愿意加入誘餌賬戶,所以在實際環境中還存在一些困難。此外,根據相關性測試是否符合這三種情況來檢測社交網絡蠕蟲的存在還是相當有限的,因為在重要新聞和事件等社交網站上傳播一些正常的消息,被廣播到不同的用戶賬戶,這與社交網絡蠕蟲傳播信息非常相似,因此只有測試的相關性而不檢查郵件內容,但可能導致系統誤報。
  
  4惡意網站檢測方法
  
  4.1基于網絡環境的惡意URL檢測方法
  
  如果URL包含“-”或“@”符號,則該URL是一個IP地址,如果該URL包含5個以上“。”這些符號構成了WHOIS特征:域名注冊年齡低于12個月;和四個基于內容的功能:頁面是否包含已知的標志,但不是所有者擁有的域名(已知圖像),具有“-”或“@”符號的頁面超鏈接,頁面中的文本輸入字段以及新功能由研究提供;總共有8個釣魚網站的惡意特征,實驗結果表明釣魚網站的檢測率可以達到94~97%,而研究評分方法則是基于分數的線性權重,即每個特征權重乘以二進制特征并加總,當釣魚網站評分小于A閾值時。
  網絡釣魚和非釣魚網站,并提供英尺網站的語義特征,如網站和域名中的字符串長度,域名中的字符組成方式,網站地址中的知名品牌名稱等。但是,這項研究只對這些數據進行分析,并沒有建立實驗環境來驗證分析結果
  
  4.2基于即時消息環境的惡意URL檢測方法
  
  根據惡意網站檢測方法的用戶行為異常和啟發式評分模型的特點,一些適合即時消息環境的惡意特征,如正則響應時間,延遲時間規律(域名注冊年限,是否該域名位于百度搜索引擎的前兩個列表中,并且以“。”分隔的最大字符數在域名“-”中的域名等)。實驗結果顯示,在315個惡意樣本數據,它的檢測率可以達到99%,但是隨著時間的推移,攻擊者一定會改變新的攻擊策略,所以在定義某些惡意和惡意特征的時候可能已經過時了。另外,ft的評分模型研究是基于良性和惡性樣本的比例相同(50%,50%)的假設,并且根據兩個分類的次數的分布統計給出權重數據惡意特征分數是獨立的,一旦放置了不重要的惡意特征,就降低了整體的評分效果;換句話說,當惡意特征分布的次數幾乎與良性和惡意數據的次數一樣時,惡意特征不能被用作分類的基礎。最后,域名注冊年齡的特征值每年以30天為一組進行分組,而注冊日期為一年以上的域名被視為同一組。由于目前的攻擊者會使用諸如博客,短網址等服務來避開檢測,這個分組過于簡單。
  
  5總結
  
  本文對網絡蠕蟲和網絡蠕蟲偵測方法作了詳細的描述,同時也對惡意網址偵測方法也進行了探討,這對網絡的安全性理論有一定參考作用,本文將進一步通過實驗驗證提出網絡蠕蟲和惡意網址偵測方法作用。
  
  參考文獻
  
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