|
|||||
|
|
| 一种基于混合学习的恶意代码检测方法 | |
| 作者姓名： | 梁光辉 摆亮 庞建民 单征 岳峰 张磊 |
| 作者单位： | 解放军信息工程大学,河南郑州450002;数学工程与先进计算国家重点实验室,河南郑州450002;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029;78090部队,四川成都610000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
| 摘 要： | 近年来,自动化沙箱被广泛部署并应用于恶意代码分析与检测,然而随着恶意代码数量的激增和抗分析能力的增强,如何有效应对海量恶意代码分析任务,提高沙箱系统分析效率,是增强网络安全防御能力的一个重要研究方向.本文利用不同学习方式以及恶意代码动、静态特征的特点,提出了一种基于混合学习模型的恶意代码检测方法,分别提取恶意代码的静态... |
| 关 键 词： | 恶意代码 模糊哈希 混合学习 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |