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科研成果 |
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论文题目: |
基于数据挖掘的恶意代码检测综述 |
第一作者: |
黄海新;张路;邓丽 |
参与作者: |
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联系作者: |
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发表刊物: |
计算机科学 |
发表年度: |
2016 |
卷,期,页: |
43,7,13-18,56 |
论文出处: |
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第一作者所在部门: |
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论文编号: |
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论文摘要: |
数据挖掘是一种基于统计学的自动发掘数据规律的方法,它能通过分析海量样本的统计规律来建立判别模型,从而让攻击者难以掌握免杀的规律,近年来得到了广泛关注和快速发展。综述了数据挖掘技术应用于恶意代码检测领域所取得的研究成果;对所涉及的特征提取、特征选择、分类模型及其性能评估方法等方面的研究成果进行了深入分析和比较;最后提出了基于数据挖掘的恶意代码检测所面临的挑战,并对研究方向进行了展望。 |
论文全文: |
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其他备注: |
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