![](/images/graphics-bg.png)
Stateless Malware Packet Detection by Incorporating Naive Bayes with Known Malware Signatures
المؤلفون المشاركون
Mohd Nor, Sulaiman
Ismail, Ismahani
Marsono, Muhammad Nadzir
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Malware detection done at the network infrastructure level is still an open research problem ,considering the evolution of malwares and high detection accuracy needed to detect these threats.
Content based classification techniques have been proven capable of detecting malware without matching for malware signatures.
However, the performance of the classification techniques depends on observed training samples.
In this paper, a new detection method that incorporates Snort malware signatures into Naive Bayes model training is proposed.
Through experimental work, we prove that the proposed work results in low features search space for effective detection at the packet level.
This paper also demonstrates the viability of detecting malware at the stateless level (using packets) as well as at the stateful level (using TCP byte stream).
The result shows that it is feasible to detect malware at the stateless level with similar accuracy to the stateful level, thus requiring minimal resource for implementation on middleboxes.
Stateless detection can give a better protection to end users by detecting malware on middleboxes without having to reconstruct stateful sessions and before malwares reach the end users.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ismail, Ismahani& Mohd Nor, Sulaiman& Marsono, Muhammad Nadzir. 2014. Stateless Malware Packet Detection by Incorporating Naive Bayes with Known Malware Signatures. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453841
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ismail, Ismahani…[et al.]. Stateless Malware Packet Detection by Incorporating Naive Bayes with Known Malware Signatures. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453841
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ismail, Ismahani& Mohd Nor, Sulaiman& Marsono, Muhammad Nadzir. Stateless Malware Packet Detection by Incorporating Naive Bayes with Known Malware Signatures. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453841
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-453841
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)