基于不确定推理的网络蠕虫感染判别专家系统的中期报告

基于不确定推理的网络蠕虫感染判别专家系统的中期报告1. 研究背景与意义网络蠕虫是一种自我复制的恶意程序，其通过利用网络漏洞进行传播，可以对网络造成巨大的损失。传统的网络安全技术通常采用基于规则或者基于

基于不确定推理的网络蠕虫感染判别专家系统的中期 报告 1. 研究背景与意义 网络蠕虫是一种自我复制的恶意程序，其通过利用网络漏洞进行传 播，可以对网络造成巨大的损失。传统的网络安全技术通常采用基于规 则或者基于签名的方法来检测和防御网络蠕虫，但是这种方法通常需要 先确定网络蠕虫的特征并制定规则或签名才能有效进行防御。而随着网 络蠕虫的变异和网络攻击手段的不断更新，这种方法的效力逐渐减弱。 因此，本研究旨在探索一种基于不确定推理的网络蠕虫感染判别专家系 统，该系统通过学习网络的运行状态来判断是否存在蠕虫感染，并在准 确性和实用性上取得更好的效果。 2. 研究方法 本研究采用基于不确定推理的专家系统模型来实现网络蠕虫感染判 别。具体实现包括以下步骤： 1 （）采集网络数据。通过网络监测系统采集网络流量、端口状态、 主机状态等相关数据，包括安全日志、网络拓扑结构等。 2 （）构建知识库。参考网络安全专家提供的知识和经验，将相关领 域知识转换为规则和概率分布，并存储到专家系统的知识库中。 3 （）搭建专家系统。利用专家系统开发工具和相关编程语言，设计 专家系统的推理引擎、控制界面和决策模块，实现网络蠕虫感染判别。 4 （）测试验证。通过模拟网络蠕虫攻击和实际网络环境测试验证专 家系统的判别性能和可靠性。 3. 预期研究结果 本研究旨在探索一种基于不确定推理的网络蠕虫感染判别专家系