摘要：随着计算机网络智能犯罪的组织越来越猖獗，木马在网络空间中爆发式地增长。根据McAfee实验室发布的报告，发现其捕获的8000多万个样本中，其中近一半是以前捕获到的，很多样本具有相似性。近年来，研究木马之间的相似性成为一个热点。

木马之间的相似度可用木马指纹之间的相似度来表征，可为用户提供一些数据支持来判断木马之间的相似性。本课题研究的主要内容为木马指纹检索模块，分为单指纹检索和多指纹检索两个功能。在两个功能模块中所涉及到的每个指纹间的相似度计算，均是通过编辑距离的算法或Jaccard系数计算。单指纹检索模块，通过直接计算单个指纹间的相似度值作为最后结果；多指纹检索模块，在给每个指纹赋予相应的权重之后，再根据权重计算多个指纹共同作用下的综合相似度值。

实验结果表明，对用户输入的木马指纹信息，分为单指纹和多指纹，均能够在木马指纹数据库中进行快速检索、计算，并给出一个基于相似度的排序结果推荐，能够基本完成任务书的指标要求；并且为木马指纹检索模块设计了一个界面，使得整个程序用起来更加方便且美观。

关键词：木马指纹  检索排序  相似度  MongoDB

目录

摘要

ABSTRACT

1 引言-1

1.1 研究背景-1

1.2 国内外网络安全现状-1

1.3 研究意义-2

2 需求分析-3

2.1 木马同源性的功能需求-3

2.2 指纹检索模块的技术需求-3

3 方案设计与论证-4

3.1 开发语言的选择-4

3.2 数据库的选择-5

3.3 数据库可视化工具-6

4 概要设计-8

4.1 模块的架构-8

4.2 模块的流程-8

4.3 关键数据结构-9

4.4 检索算法-10

5 详细设计-11

5.1 数据库的连接与关闭-11

5.2 功能选择界面-12

5.3 指纹信息录入-13

5.4 结果显示界面-15

5.5 木马指纹的权重-16

5.6 相似度的算法-17

6 系统测试-19

6.1 测试环境-19

6.2 测试步骤及结果-19

7 总结-23

参考文献-24

附录-25

致谢-31