基于网络行为的Android恶意软件检测方案

随着科技的进步,智能手机进入了一个高速发展的阶段,Android手机则是其中最主要的推动力.不过随着Android手机普及,由系统自身安全机制缺陷所带来的安全威胁也越来越大.所以针对Android恶意软件设计出高效率、高准确性的检测方案是非常有必要的.笔者设计了一种基于网络行为分析技术的Android恶意软件检测方案.该方案一方面通过对软件的网络行为进行分析,能够准确地判断出该软件是否被篡改为恶意软件;另一方面,借助于云安全技术,将主要的检测工作部署在云端服务器上,使检测工作能够更加高效.     

Linux集群下基于改进多态蚁群负载均衡算法研究

建立了集群负载均衡问题的数学模型,并提出改进多态蚁群算法来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁以每个处理节点为中心,作局部侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息做全局搜索,通过多态蚂蚁间的协作,能更快地搜索到问题的优化解.最后,通过一个试验与最小加权连接算法,传统多态蚁群算法进行了对比.结果表明,对于负载均衡问题,改进多态蚁群算法比前述算法在算法稳定性,负载的均衡能力,计算速度方面更具有优势.     

基于语义API依赖图的恶意代码检测

传统的恶意代码动态分析方法大多基于序列挖掘和图匹配来进行恶意代码检测,序列挖掘易受系统调用注入的影响,图匹配受限于子图匹配的复杂性问题,并且此类方法并未考虑到样本的反检测行为,如反虚拟机.因此检测效果越来越差.本文设计并提出一种基于程序语义API依赖图的真机动态分析方法,在基于真机的沙箱中来提取恶意代码的API调用序列,从而不受反虚拟机检测的影响.本文的特征构建方法是基于广泛应用于信息理论领域的渐近均分性(AEP)概念,基于AEP可以提取出语义信息丰富的API序列,然后以关键API序列依赖图的典型路径来定义程序行为,以典型路径的平均对数分支因子来定义路径的相关性,利用平均对数分支因子和直方图bin方法来构建特征空间.最后采用集成学习算法-随机森林进行恶意代码分类.实验结果表明,本文所提出的方法可以有效分类恶意代码,精确度达到97.1%.     

基于GP算法的多模态门电路设计

多模态电路是与传统基于开关切换或者可重构实现方式的多功能电路不同的一种新颖的多功能电路,它在电路结构不发生改变的情况下,由电路某种参数(温度、电源电压、控制信号)的变化实现电路的多种功能.作为一种新的电路类型,多模态电路设计还没有标准的设计准则,针对现有的设计方法存在元件冗余,电路结构不合理的缺点,提出了用GP(遗传程序设计)算法来设计多模态门电路,并实现了一个控制信号控制的与,异或门,电路的分析结果说明了该设计方法的可行性.     

Primary measurement of pollen flow inLiriodendron chinense using RAPD markers

Techniques of tracking movements of pollen grains are essential for many topics in pollination biology. Pollen transfer ofLiriodendron chinense (Hemsl.) Sarg., a hermaphroditic plant, may be both interfloral and intrafloral pollination. Observations on pollinator movements and flower emasculated experiments in natural populations showed that most of pollen grains deposited on stigmas in a flower are foreign. But it is not certain whether cross pollination or long distance pollen transfer occurs in this insect-pollinated plant. The authors attempt to use random amplified polymorphic DNA (RAPD) loci for paternity analysis to mark pollen dispersal. The results indicated pollen via gene transportation reached at least 100 m away from the pollen source in a selected population. The primary study suggests a larger effective population size in this endangered plant. With its rapid and simple characters, RAPD methods can be a suitable technique for marking pollen flow and able to be widely used in various taxa.     

不同花色金盏菊的RAPD分析

利用RAPD分析技术,选取13个具有10个碱基长度的随机引物,对开淡黄色花和橙色花的金盏菊进行了扩增反应,在对扩增产物进行琼脂糖电泳后显示：有9个随机引物扩增出条带,一共扩增出条带89条,平均每个随机引物扩增约10条,在9个随机引物中,有3个引物扩增的条带在两种不同花色金盏菊中有差异,此项研究结果将为分析控制淡黄色和橙色花色有关的基因提供一点新的思路。     

经大豆DNA溶液处理后选育的变异水稻基因组RAPD分析

利用花粉管通道法和浸种及苗期浇灌法,将供体大豆DNA直接导入受体水稻,获得两种水稻变异株系。采用RAPD技术对供体大豆、受体水稻和两种水稻变异株系的基因组进行了多态性分析。所用31种10碱基随机引物中有24种扩增出清晰的DNA条带。分析比较了4个样品DNA扩增条带的相似率。根据试验结果分析,外源大豆DNA导入受体水稻能引起后代基因DNA序列变化,扩大水稻的遗传组成;作者还分析了由外源大豆DNA导入引起受体水稻产生变异现象的原因。     

多态蚁群算法的认知无线电频谱分配

针对传统蚁群算法在认知无线电频谱分配中搜索时间长、信息素更新效率低等问题,提出了一种新的多态蚁群算法的认知无线电频谱分配方案。改变了传统蚁群算法单一信息素的调控机制,引入侦察蚁并给效益值较高的路径标记信息;以效益值为标准设置多态蚁群的各项指标;利用多态规则进行路径选点并更新信息素;最后与传统蚁群算法就最大平均网络效益和最大比例公平网络效益进行仿真对比。实验结果表明了多态蚁群算法的高效性和优越性。     

基于中间代码的恶意软件检测技术研究

软件的中间代码是位于机器语言和高级程序语言之间程序语言,具有容易理解的语义信息和控制结构信息,能真实地反映软件在执行过程中的实际情况.利用中间代码的语义信息来研究恶意软件,可以发现恶意软件的具体行为信息或特点;通过多种方式对比中间代码形成的控制流图整体或局部信息,实现恶意软件的检测.机器学习为软件安全性信息或规则挖掘提供便利,成为一种先进的恶意软件检测方法.本文从中间代码的语义信息和控制结构两方面对多种恶意软件检测技术进行归类与比较,同时对基于机器学习的中间代码处理与应用方法进行了深入分析和探讨.     

广西柳工机械股份有限公司计算机网络恶意程序防护体系建设

在介绍广西柳工机械股份有限公司(以下简称柳工)面临的威胁及恶意程序传播途径的基础上,阐述柳工计算机网络恶意程序防护体系的建设情况.柳工计算机网络恶意程序防护体系建设了网关、网络防护、在线杀毒及损害清除、桌面端防护、系统补丁升级、专业厂家服务和用户教育,共七道防线来对抗恶意程序的攻击.柳工计算机网络恶意程序防护体系解决了柳工网络内的恶意程序与病毒程序的多重威胁,使企业能够以较快的速度来把精力集中在业务系统及应用上,从而促进企业的发展.