基于DNS流量分析识别加密货币矿工的研究和实现

随着加密货币的兴起，恶意挖矿在全球肆虐，成为国家整治的重点，而挖矿木马不断进化，以各种方式规避当前主流的挖矿监测手段。为解决这一问题，提出一种AI算法，基于运营商DNS流量、AAA日志和挖矿威胁情报数据，自动识别挖矿行为和矿工。通过模型训练和结果分析，选择使用GMM和Bisecting Kmeans混合模型对DNS查询和响应中的模式进行识别，实时准确地检测矿工及其行为规律。     

基于图模型的网络安全状态评估

本文根据图模型理论,从网络安全、评估分析方法以及存在的一些问题对基于图模型的网络安全状态评估进行了分析研究.