本文關(guān)鍵詞：基于集成學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法研究

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【摘要】：網(wǎng)絡(luò)時(shí)代帶來(lái)了生活上的種種便利,也帶來(lái)了惡意代碼的爆發(fā)式增長(zhǎng)。報(bào)告指出,惡意代碼的數(shù)量和種類都在快速增長(zhǎng),其中,惡意代碼種類的增長(zhǎng)對(duì)惡意代碼檢測(cè)的影響影響尤為突出。使用分類算法進(jìn)行惡意代碼檢測(cè)是現(xiàn)在的一個(gè)熱門研究方向,而繁多的惡意代碼種類會(huì)極大地削弱分類效果。鑒于這種情況,本文提出了一種基于集成學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法,該方法首先用DBScan算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行聚類,再用聚類得到的各個(gè)簇訓(xùn)練SVM分類器,對(duì)未知樣本進(jìn)行檢測(cè)時(shí),首先將待檢測(cè)樣本分類到訓(xùn)練得到的各個(gè)簇中,然后輸入對(duì)應(yīng)的SVM分類器進(jìn)行分類,判斷是否為惡意代碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種方法的準(zhǔn)確率相對(duì)于直接使用SVM分類有明顯提高,達(dá)到了較好的檢測(cè)效果。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP309
【正文快照】： 0引言在電子計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展的現(xiàn)在,惡意代碼的威脅性也在日益增加。惡意代碼數(shù)量的增長(zhǎng)呈現(xiàn)出爆發(fā)態(tài)勢(shì),從賽門鐵克公司的安全威脅報(bào)告中可以看出,每年的惡意代碼增量都是前一年的十倍以上。而惡意代碼的海量變種與繁多的種類也進(jìn)一步加大了檢測(cè)的難度。與此同時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)

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本文編號(hào)：1208269