【摘 要】
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由于恶意软件的数量日渐庞大,攻击手段不断更新,结合机器学习技术是恶意软件检测发展的一个新方向。先简要介绍恶意软件检测中的静态检测方法以及动态检测方法,总结基于机器
【机 构】
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北京天融信科技有限公司,北京工业大学
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由于恶意软件的数量日渐庞大,攻击手段不断更新,结合机器学习技术是恶意软件检测发展的一个新方向。先简要介绍恶意软件检测中的静态检测方法以及动态检测方法,总结基于机器学习的恶意软件检测一般流程,回顾了研究进展。通过使用Ember 2017和Ember 2018数据集,分析验证了结构化特征相关方法,包括随机森林(Random Forest,RF)、LightGBM、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K-means以及卷积神经网络(Convolutional Neural Net
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