【摘 要】
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网络安全态势一直是网络安全从业人员的关注点。本文基于2018年10月至2019年3月的我国恶意代码的传播日志,利用恶意代码的静态特征、动态特征及其传播特征对网络态势进行分析
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所第二研究室,中国科学院大学网络空间安全学院,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（No.U1736218）;科技部重大专项（No.2018YFB0804704）资助
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网络安全态势一直是网络安全从业人员的关注点。本文基于2018年10月至2019年3月的我国恶意代码的传播日志,利用恶意代码的静态特征、动态特征及其传播特征对网络态势进行分析。然后基于社区发现算法,对其中传播最广泛的Mirai家族程序构成的网络进行团伙发现,结果表明,社区发现算法能够将Mirai网络识别为多个社区,社区间的域名资源具有明显的差异性,社区内域名资源具有相似性。
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