内核恶意软件对操作系统的安全造成了严重威胁，现有的内核恶意软件
2018-01-05 11:39
基于机器学习的 Android平台恶意软件检测方法提取的权限信息特征维度高且类别区分能力弱，导致检测精度低及复杂度高。为
2021-06-10 10:47
。 随着机器学习算法的广泛应用，许多研究者尝试借助机器学习方法进行Android恶意软件检测研究。通过训练机器学习分类器可模拟Android软件的行为，从而准确地区分良
2018-04-17 15:57
当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛，然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测，移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆（Bi-LSTM
2021-03-17 13:54
基于多元属性特征的恶意域名检测方法。在域名词法特征方面，提取更加细粒度的特征，比如数字字母的转换频率、连续字母的最大长度
2017-12-20 15:39
能力的限制，移动终端无法安装功能强大、性能要求高的病毒查杀软件。本文从实际出发，针对移动终端对安全的需求和现有查杀软件存在的弊端进行了深入的分析，提出了一种基于沙盒的结合移动端和云端的恶意
2017-11-11 18:09
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
2017-12-20 10:15
基于行为分析的检测是一种动态分析技术，可以很好的弥补静态分析法在这方面的不足。由于恶意软件的行为与正常软件的行为具有很大的区别，通过对样本运行过程中的行为进行捕捉，分析
2017-11-29 10:14
针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根
2019-11-06 16:27
近年来，恶意软件对物理机和云平台上虚拟机均构成巨大的安全威胁。在基础设施即服务（IaaS）云平台上部署传统的杀毒软件、防火墙等恶意
2017-12-15 15:48
