Nasze serwisy używają informacji zapisanych w plikach cookies. Korzystając z serwisu wyrażasz zgodę na używanie plików cookies zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki, które możesz zmienić w dowolnej chwili. Więcej informacji odnośnie plików cookies.

Obowiązek informacyjny wynikający z Ustawy z dnia 16 listopada 2012 r. o zmianie ustawy – Prawo telekomunikacyjne oraz niektórych innych ustaw.

Wyłącz komunikat

 
 

Logowanie

Logowanie za pomocą Centralnej Usługi Uwierzytelniania PRz. Po zakończeniu pracy nie zapomnij zamknąć przeglądarki.

Elektrotechnika

Elektrotechnika
35(2/2016), DOI: 10.7862/re.2016.13

Badanie wydajności systemu operacyjnego zainfekowanego złośliwym oprogramowaniem z wykorzystaniem analizy samopodobieństwa

Bartosz Brożek, Paweł Dymora, Mirosław Mazurek

DOI: 10.7862/re.2016.13

Streszczenie

W artykule przedstawiono wpływ oprogramowania złośliwego na wydajność systemu operacyjnego z wykorzystaniem aplikacji zbierającej dane oraz analizy obciążenia systemu z użyciem elementów statystyki nieekstensywnej w szczególności samopodobieństwa procesów. Badano wpływ oprogramowania złośliwego w postaci: wirusów, trojanów oraz adware. Zainfekowane systemy operacyjne Windows 8.1 przebadano pod względem ich wpływu na wykorzystanie procesora,
pamięci RAM oraz dysku twardego. Wykorzystano wykładnik Hursta do analizy zebranych danych.

Pełny tekst (pdf)

Literatura

[1] Pilici S.: Remove “Ads by MixVideoPlayer” virus, http://malwaretips.com/blogs/ads-bymixvideoplayer-removal/
[2] http://home.mcafee.com/virusinfo/virusprofile.aspx?key=1080222#none
[3]https://www.microsoft.com/security/portal/threat/encyclopedia/entry.aspx?Name=Trojan:Win32/Folyris.A
[4] Wójcicki R.: Nowe metody modelowania samopodobnego ruchu w sieciach w oparciu o procesy Poissona z markowską modulacją, Studia Informatica, Volume 26, Number 2(63), Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, 2005.
[5] Dymora P., Mazurek M., “Network Anomaly Detection Based on the Statistical Selfsimilarity Factor”, Analysis and Simulation of Electrical and Computer Systems Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 324, Springer, pp 271-287, 2015.
[6] Mazurek M., Dymora P., “Network anomaly detection based on the statistical selfsimilarity factor for HTTP protocol”, Przegląd elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 90 NR 1/2014, s.127 - 130, 2014.
[7] Fernandez-Martinez M., Sanchez-Granero M.A., Trinidad Segovia J.E., “Measuring the self-similarity exponent in Levy stable processes of financial time series”, Physica A 392, Elsevier, pp 5330-5345, 2013.

Podsumowanie

TYTUŁ:
Badanie wydajności systemu operacyjnego zainfekowanego złośliwym oprogramowaniem z wykorzystaniem analizy samopodobieństwa

AUTORZY:
Bartosz Brożek (1)
Paweł Dymora (2)
Mirosław Mazurek (3)

AFILIACJE AUTORÓW:
(1) Politechnika Rzeszowska
(2) Politechnika Rzeszowska, Katedra Energoelektroniki, Elektroenergetyki i Systemów Złożonych
(3) Politechnika Rzeszowska, Katedra Energoelektroniki, Elektroenergetyki i Systemów Złożonych

WYDAWNICTWO:
Elektrotechnika
35(2/2016)

SŁOWA KLUCZOWE:
badania wydajnościowe, złośliwe oprogramowanie, analiza samopodobieństwa, Windows Performance Analyzer

PEŁNY TEKST:
http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/elektrotechnika/82

DOI:
10.7862/re.2016.13

URL:
http://dx.doi.org/10.7862/re.2016.13

DATA WPŁYNIĘCIA DO REDAKCJI:
2016-05-26

DATA PRZYJĘCIA DO DRUKU:
2016-06-23

PRAWA AUTORSKIE:
Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. Ignacego Łukasiewicza; al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów
tel.: +48 17 865 11 00, fax.: +48 17 854 12 60
Administrator serwisu: