变形蠕虫特征码自动提取算法研究

变形蠕虫特征码自动提取算法研究
变形蠕虫是目前互联网上最受攻击的恶意代码之一，造成的破坏无处不在，严重影响了互联网的正常运行。

因此，研究变形蠕虫特征码是监控变形蠕虫蔓延及发挥防范变形蠕虫作用的重要手段。

本文通过调研及分析，提出一种变形蠕虫特征码自动提取算法，利用该算法可以有效地检测及抽取变形蠕虫特征码，为网络安全提供保障。

变形蠕虫是一种具有自我复制能力的恶意软件，它可以在网络上自动扩散，并对本地文件进行破坏，从而给网络安全带来极大的威胁。

变形蠕虫一般包含一些特征码，可以通过这些特征码进行检测和识别，从而达到有效控制变形蠕虫的传播，实现网络安全的目的。

但是，在大量的网络信息中提取变形蠕虫特征码是一个非常复杂的过程。

因此，研究变形蠕虫特征码提取算法变得尤为重要。

变形蠕虫特征码提取算法一般有手工提取算法和自动提取算法两种。

传统的手动提取算法需要专业的分析人员逐个检测变形蠕虫特征码，但该方法效率较低，且具有一定的误报率和漏报率；相比而言，自动提取算法可以有效提高检测速度，进一步提高检测准确性，从而达到有效防治变形蠕虫的目的。

本文将着重介绍自动提取算法在变形蠕虫特征码检测中的应用研究。

首先，本文综述了目前自动提取算法的研究现状及进展，分析了其开发过程中存在的问题及其解决方案。

其次，针对变形蠕虫特征码提取算法的开发，将分别从特征提取、样本识别及特征码抽取三个方面深入讨论，介绍目前不同的算法，如“模糊比较”、“模式匹配”、
“动态规则抽取”和“机器学习”等，为变形蠕虫特征码自动提取提供参考。

最后，本文提出一种基于模糊比较的变形蠕虫特征码自动提取算法，并将其用于网络安全监控系统，以验证该算法的有效性，为变形蠕虫特征码自动提取算法提供参考。

综上所述，变形蠕虫特征码自动提取算法可以有效检测及抽取变形蠕虫特征码，为网络安全提供更安全的保障。

本文将基于模糊比较的变形蠕虫特征码自动提取算法研究为例，综合介绍了当前自动提取算法的应用及研究进展，为未来变形蠕虫特征码提取算法的设计及应用提供理论指导。