论文用机器学习算法检测恶意代码,分别针对静态、动态这2 种分析模式下的检测方案进行了讨论,...对机器学习算法下恶意代码检测的未来工作与挑战进行了梳理。为下一代恶意代码检测技术的设计和优化提供了重要的参考。
恶意代码检测案例
恶意代码定义 恶意代码也称为恶意软件,是对各种敌对和入侵软件的概括性术语。包括各种形式的计算机病毒、蠕虫、特洛伊木马、勒索软件、间谍软件、广告软件以及其他的恶意软件。 恶意代码的种类 计算机病毒:指...
现有的恶意代码变种,在实现上可大致分为两类:一类是基于基础技术的共用,恶意代码开发人员通过重用基础模块实现变种;一类是恶意代码专门针对现有防范技术而设计开发的混淆技术。混淆技术按实现机理,可分为两类:...
java恶意代码检测源码 #1.前言: 在我们平时项目开发中,经常会写一些不严谨的代码或者一些比较低级的错误代码,但是这些错误往往很难被发现,这样就导致了我们的项目中会隐藏了很多影响性能甚至是导致闪退的错误代码,...
使用深度学习的混合恶意代码检测关于这是一种基于深度学习的混合恶意代码检测方法的Keras实现。 基本上,它是由自动编码器和深度信任网络组成的混合模型。 有关数据集的详细信息,请。Python依赖脾气暴躁的凯拉斯大...
简要说明恶意代码的具体状况,摘自中国知网硕士论文
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为了保护网页不被嵌入恶意代码,提出了一种基于网页文件代码分类检测技术的恶意代码检测系统,并完成了软件设计与开发。该系统采用J2EE技术开发,能够对网页文件进行代码分类扫描,并根据不同的扫描结果进行相应的...
基于数据挖掘和机器学习的恶意代码检测方法.pdf
java恶意代码检测源码 前言 在团队Android项目开发过程中,难免会出现一些比较不容易发现,但是又比较低级的bug。而且因为每个开发人员的编码习惯不同,写出的代码也会有差异。为了保证团队开发中代码的规范以及尽量...
代码混淆是恶意代码隐藏自身的主要手段之一.本文提出了一种新的动态检测方法,能够有效检测混淆后的恶意代码....在原型系统的测试中,与12种杀毒软件的横向测试表明,该方法在对混淆恶意代码检测中能有效地降低漏报率.
基于随机森林的Android恶意代码检测技术,徐昊,马兆丰,为提高Android移动平台的安全性,提出了一种利用随机森林算法来判别Android恶意代码的方案。该方案使用静态逆向分析技术提取出APK文件�
识别恶意代码的方法实现了可实时检测网页代码的Chrome扩展工 具。具体成果有: 1)通过对数据集进行代码的特征分析,我们提出了使用协同训 练的方法来识别JavaScript恶意特性的检测模型,该模型基于两类特 征的可信度...
随着计算机网络技术的发展,恶意代码的问题也越来越严峻,对于现有的恶意代码产生的变体(包括在多处修改、增加、删除部分内容),使用模糊哈希均能发现与源文件的相似关系,是目前判断相似性,检测恶意代码较好的一...
本科毕业设计python的恶意代码检测分类平台项目源码(高分项目).zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,评审分达到97分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为...
软件工程实训项目-基于迁移学习的恶意代码检测的python源代码.zip 代码完整下载即用无需修改确保可以运行。 软件工程实训项目-基于迁移学习的恶意代码检测的python源代码.zip 代码完整下载即用无需修改确保可以...
基于机器学习的网页恶意代码检测方法.pdf
设计一个恶意代码检测分类平台可以包括以下功能和特点: 功能: 1. 恶意代码检测:平台可以接收上传的代码文件,对其中的代码进行恶意代码检测,包括病毒、木马、恶意脚本等。 2. 分类和标记:对检测到的恶意代码...
提出一种新的恶意代码检测技术,能自动检测和遏制(未知)恶意代码,并实现了原型系统。首先用支持向量机对恶意代码样本的行为构造分类器,来判断样本是否是恶意代码,同时对恶意代码提取出特征码。运行在主机的代理...
传统的恶意代码检测方法漏报率高且运行效率低,很大程度的依赖于人工检测.为解决该问题,基于恶意代码自身的函数调用顺序及程序结构特征,通过静态分析技术将恶意代码抽象为函数调用图,采用图的编辑距离作为恶意代码间...
#资源达人分享计划#
恶意代码变种给信息系统安全造成了巨大威胁, 为有效检测变种恶意代码, 通过动态监控、解析系统调用及参数, 将不同对象操作关联到同一对象, 构建对象状态变迁图, 然后对状态变迁图进行抗混淆处理, 获取具有一定抗干扰...
基于深度学习的恶意代码检测技术研究进展.pdf
通过动静结合的双重检测提高了恶意代码的识别率,并能够在代码传入实际被保护程序运行前检测并确定其恶意性,实现防御系统策略的快速自动化更新,缩短了策略更新时间,提高了防御效果。结合该技术实现了一个N-A ...
基于深度学习的Webshell恶意代码检测方法研究.pdf