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张新宇,卿斯汉,李琦,李大治,何朝辉.一种基于本地网络的蠕虫协同检测方法.软件学报,2007,18(2):412-421
一种基于本地网络的蠕虫协同检测方法
A Coordinated Worm Detection Method Based on Local Nets
投稿时间:2005-06-21  修订日期:2006-01-19
DOI:
中文关键词:  网络蠕虫  蜜罐  网络攻击  入侵检测  传播模型
英文关键词:Internet worm  honeypot  network attack  intrusion detection  propagation model
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573042 (国家自然科学基金); the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1999035802 (国家重点基础研究发展规划(973)); the Beijing Natural Science Foundation of China
作者单位
张新宇 中国科学院,软件研究所,信息安全技术工程研究中心,北京,100080
北京中科安胜信息技术有限公司,北京,100086
中国科学院,研究生院,北京,100049 
卿斯汉 中国科学院,软件研究所,信息安全技术工程研究中心,北京,100080
北京中科安胜信息技术有限公司,北京,100086
中国科学院,研究生院,北京,100049 
李琦 中国科学院,软件研究所,信息安全技术工程研究中心,北京,100080
北京中科安胜信息技术有限公司,北京,100086
中国科学院,研究生院,北京,100049 
李大治 中国科学院,软件研究所,信息安全技术工程研究中心,北京,100080
中国科学院,研究生院,北京,100049 
何朝辉 中国科学院,软件研究所,信息安全技术工程研究中心,北京,100080
中国科学院,研究生院,北京,100049 
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中文摘要:
      目前已有一些全球化的网络蠕虫监测方法,但这些方法并不能很好地适用于局域网.为此,提出一种使用本地网协同检测蠕虫的方法CWDMLN(coordinated worm detection method based on local nets).CWDMLN注重分析扫描蠕虫在本地网的行为,针对不同的行为特性使用不同的处理方法,如蜜罐诱捕.通过协同这些方法给出预警信息,以揭示蠕虫在本地网络中的活动情况.预警信息的级别反映报警信息可信度的高低.实验结果表明,该方法可以准确、快速地检测出入侵本地网络的扫描蠕虫,其抽取出的蠕虫行为模式可以为协同防御提供未知蠕虫特征.通过规模扩展,能够实施全球网络的蠕虫监控.
英文摘要:
      There are several global detection methods, but they do not apply to local net. A new cooperative approach to automatic detection of worms using local nets is presented in this paper, which is called CWDMLN (coordinated worm detection method based on local nets). This algorithm focuses on scanning worm characteristics in local nets and uses different methods to cope with different worm behaviors, including using honeypots to deceive worms. CWDMLN coordinates these methods to give graded alarms to notify worm attacks. The grades reflect reliability of alarms. Experimental results show that this approach is promising for it can quickly find worm intrusion in local nets and extract unknown worm signatures that can be used for IDS (intrusion detection system) or firewall to prevent more worm threats. This method can also contribute to global worm alarming by scaling.
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