电子发烧友
7724次浏览
在享受便利的同时，却往往忽视了隐私的保护。操作系统的漏洞、应用安全的不完善，都会导致物联设备被恶意代码注入，从而导致个人账号等隐私泄露。那么如何去防范恶意代码攻击呢？从当前的技术角度来讲，仅仅通过系统
2022-01-25 06:10
现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析．然而新型恶意代码大量涌现，其出现之初，样本数量有限，现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种．在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度
2018-01-03 10:57
基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展，且不能检测出未知病毒。为此，从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合，采用机器学习中的随机森林（RF）算法对恶意代码家族进行分类，提取
2021-06-10 11:03
恶意代码的分类包括计算机病毒、蠕虫、木马、后门、Rootkit、流氓软件、间谍软件、广告软件、僵尸(bot) 、Exploit等等，有些技术经常用到，有的也是必然用到。
2022-04-10 17:03
恶意代码问题使国家安全面临严重威胁。随着TⅠS协议快速普及，恶意代码呈现岀流量加密化的趋势，通信内容加密导致检测难度的进一步提高。本文提岀一种恶意代码流量伪装框架 Stealthy Flow，以采用
2021-06-01 14:30
目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强，现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析 Cuc
2021-03-23 16:24
由于现有的被动捕获技术逐渐无法适应网络安全需要，本文提出一种基于主动技术的恶意代码捕获方法，结合主动技术和高交互式蜜罐构建了恶意代码自动捕获系统Decoy。Decoy
2009-08-10 15:28
针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征，提出了基于栈式自编码（ stacked auto en-coder，SAE）的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像
2018-01-16 17:19
很多针对计算机恶意代码的免疫模型和算法要求学习训练的代价比较大，另外这些算法本身也不同程度地存在问题，离实际应用有较大距离，该文提出一种新的计算机抗恶意代码
2009-04-16 11:34
