【摘 要】
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为改进朴素贝叶斯（naive Bayes,NB）算法在识别未知恶意代码过程中学习速度慢的缺点,在分析研究朴素贝叶斯算法、复合贝叶斯（mu lti-naive Bayes,MNB）算法的基础上,提出了一种改进
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（2007CB311100）, 北京市教委基金资助项目（KM200810005030）, 北京市自然科学基金资助项目（4102012）, 国家自然科学基金资助项目（61001178）
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为改进朴素贝叶斯（naive Bayes,NB）算法在识别未知恶意代码过程中学习速度慢的缺点,在分析研究朴素贝叶斯算法、复合贝叶斯（mu lti-naive Bayes,MNB）算法的基础上,提出了一种改进贝叶斯（half-increm entnaive Bayes,HNB）算法.算法采用特征集增量学习方式,在保证分类精度不降低的前提下,学习速度提高约30%.实际样本测试表明,分类精度达到了96%,其中对已知恶意代码的分类精度达到99%.
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