适用于电力工控网络的基于自培养算法的恶意代码防护方法
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适用于电力工控网络的基于自培养算法的恶意代码防护方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了适用于电力工控网络的基于自培养算法的恶意代码防护方法,对电力工控网络中所有文件上传、下载流量进行分析,提取文件放入培养室中执行并监控,监控文件运行过程和效果,基于监控情况采用自培养算法计算该文件的威胁系数,如果威胁系数超过规定阈值则标记为恶意代码,放入恶意代码库中,并反馈监控结果到用户主机,用户主机查找是否存在该文件,若存在,则与恶意代码库中的文件进行匹配,匹配成功,则启动恶意代码查杀过程。能够在无需人工干预的情况下,自动识别、自动更新、自动查杀电力工控网络中的恶意代码,有效解决电力工控系统内外网物理隔离导致的内网恶意代码防护系统无法及时更新特征库、病毒库,导致查杀功能失效的问题。
本发明公开了适用于电力工控网络的基于自培养算法的恶意代码防护方法,对电力工控网络中所有文件上传、下载流量进行分析,提取文件放入培养室中执行并监控,监控文件运行过程和效果,基于监控情况采用自培养算法计算该文件的威胁系数,如果威胁系数超过规定阈值则标记为恶意代码,放入恶意代码库中,并反馈监控结果到用户主机,用户主机查找是否存在该文件,若存在,则与恶意代码库中的文件进行匹配,匹配成功,则启动恶意代码查杀过程。能够在无需人工干预的情况下,自动识别、自动更新、自动查杀电力工控网络中的恶意代码,有效解决电力工控系统内外网物理隔离导致的内网恶意代码防护系统无法及时更新特征库、病毒库,导致查杀功能失效的问题。
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