Метод та програмні засоби виявлення шкідливого програмного забезпечення типу backdoor на основі використання алгоритму клонального відбору
Вантажиться...
Файли
Дата
2018
Автори
Лисенко, С.М.
Шевчук, О.І.
Lysenko, S.
Shevchuk, O.
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
В роботі представлено метод виявлення шкідливого програмного забезпечення типу backdoor на основі алгоритму клонального відбору. Експериментальні результати показують, що запропонований метод здатний здійснювати виявлення шкідливого програмного забезпечення типу backdoor з високою ефективністю, яка складає понад 95%. Запропонований метод може бути основою для побудови програмного забезпечення для антивірусного діагностування.
The paper presents a technique for backdoors’ detection based on the usage of the clonal selection algorithm. Experimental results show that the proposed method is able to detect the backdoor malware with high efficiency up to 95%. The proposed method is able to become the basis for the anti-virus software development. The results of experimental studies suggest that the attraction of the clonal selection algorithm demonstrates high rates of detection of backdoor type SUs. So the overall detection efficiency was more than 95%, but the rate of false alarms is also quite high now (6%), which necessitates the improvement of the method and the search for the optimal parameters of the algorithm. Thus, the proposed method demonstrated the possibility of implementing a software classification on utility and a backdoor with high reliability. In this article, a method for detecting malicious software based on the algorithm of artificial immune systems - the clonal selection algorithm. Experimental results show that the proposed method is capable of detecting malicious software of the backdoor type with high efficiency, which is more than 95%. The proposed method can be the basis for constructing software for anti-virus diagnostics.
The paper presents a technique for backdoors’ detection based on the usage of the clonal selection algorithm. Experimental results show that the proposed method is able to detect the backdoor malware with high efficiency up to 95%. The proposed method is able to become the basis for the anti-virus software development. The results of experimental studies suggest that the attraction of the clonal selection algorithm demonstrates high rates of detection of backdoor type SUs. So the overall detection efficiency was more than 95%, but the rate of false alarms is also quite high now (6%), which necessitates the improvement of the method and the search for the optimal parameters of the algorithm. Thus, the proposed method demonstrated the possibility of implementing a software classification on utility and a backdoor with high reliability. In this article, a method for detecting malicious software based on the algorithm of artificial immune systems - the clonal selection algorithm. Experimental results show that the proposed method is capable of detecting malicious software of the backdoor type with high efficiency, which is more than 95%. The proposed method can be the basis for constructing software for anti-virus diagnostics.
Опис
Ключові слова
шкідливе програмне забезпечення, backdoor, штучні імунні системи, алгоритм клонального відбору, malware, artificial immune system, clonal selection algorithm
Бібліографічний опис
Лисенко С. М. Метод та програмні засоби виявлення шкідливого програмного забезпечення типу backdoor на основі використання алгоритму клонального відбору [Текст] / С. М. Лисенко, О. І. Шевчук // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2018. – № 2. – С. 73-79.