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1.
针对当前Android平台资源受限及恶意软件检测能力不足这一问题,以现有Android安装方式、触发方式和恶意负载方面的行为特征为识别基础,构建了基于ROM定制的Android软件行为动态监控框架,采用信息增益、卡方检验和Fisher Score的特征选择方法,评估了支持向量机(SVM)、决策树、k-邻近(KNN)和朴素贝叶斯(NB)分类器四类算法在Android恶意软件分类检测方面的有效性。通过对20916个恶意样本及17086个正常样本的行为日志的整体分类效果进行评估,结果显示,SVM算法在恶意软件判定上准确率可以达到93%以上,误报率低于2%,整体效果最优。可应用于在线云端分析环境和检测平台,满足海量样本处理需求。 相似文献
2.
3.
4.
针对电厂锅炉”四管”的腐蚀、磨损问题 ,提出了超音速电弧喷涂进行防护 ,并对使用的材料及工艺进行分析。 相似文献
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6.
基于分布式网络的电机智能监测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多台电机参数的在线监测和电机故障在线诊断问题,提出基于分布式网络的电机智能监测系统,底层智能监测模块实现实时数据采集和处理,采用模糊专家技术实现电机运行状态识别,采用神经网络和专家系统实现电机故障智能诊断.为电机测控技术领域提供了一种具有信息监测分布式、信息处理集中性和智能化、信息管理网络化的有效工业实现方法. 相似文献
8.
9.
针对单一沙箱检测模式较为固定、易被恶意样本逃逸的问题,分析了当前恶意软件沙箱逃逸典型技术,提出了一种恶意样本逃逸行为检测框架。对恶意样本在不同层次的沙箱以及真实环境中生成的文件操作、网络通信、进程操作、注册表操作等行为进行记录,进行特征筛选以及标准化处理,通过Jaccard相似度算法来比较行为之间的相似度差异,进行层次划分并判定恶意样本逃逸行为。实验结果显示,整体准确率为95.6%,检出率为90.1%,同时误报率低于5%,可以检测多种已知和未知逃逸行为,通过进一步分析可定位到样本具体逃逸行为。 相似文献
10.
针对国内外钓鱼邮件研究没有注重个体差异以及缺乏细粒度用户交互反馈的情况,提出一种集理论研究与实际应用相结合的框架,构建一种可视化邮件异常特征模型,设计一个chrome插件,使用分类器对邮件进行检测,将邮件异常特征详细信息和判定情况实时报告给用户。用户查看邮件后结合实际情况与分类器判定情况进行对照检查,出现判定不一致时对相应特征信息进行校正,将校正后的特征向量反馈给分类器进行修正,并将相应的特征信息组加入黑名单或白名单。实验证明,框架能根据个体反馈修正分类器,有效提高钓鱼邮件检出率和用户对钓鱼邮件细粒度感知体验。 相似文献