發(fā)布時間：2017-06-27 19:25

  本文關(guān)鍵詞：一種基于危險理論的惡意代碼檢測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對當(dāng)前基于多維特征檢測惡意代碼過程中缺乏有效的特征綜合手段及檢測方法問題,提出一種基于危險理論的惡意代碼特征提取、融合及檢測方法。該方法采用n-gram算法提取惡意代碼運行時API調(diào)用序列特征,再將多個特征融合成危險信號和安全信號,最后利用確定性樹突狀細(xì)胞算法檢測惡意代碼。實驗結(jié)果表明:與其他4種檢測算法(樸素貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機算法、基于實例的學(xué)習(xí)算法)相比,該方法具有更低的漏報率和誤報率。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 危險理論 確定性樹突狀細(xì)胞算法 惡意代碼檢測 API調(diào)用序列 檢測率
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61172083)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 信息化技術(shù)推動企業(yè)業(yè)務(wù)信息化和網(wǎng)絡(luò)化的同時,也使其面臨各種安全威脅。其中最顯著的威脅來自惡意代碼。惡意代碼是一類威脅計算機系統(tǒng)機密性、完整性、可用性的代碼序列,如病毒、木馬、蠕蟲等[1]。惡意代碼的嚴(yán)重危害使其檢測問題一直是信息安全研究的重點。根據(jù)特征使用方

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本文編號：491004