基于模糊识别恶意代码检测技术的研究

发布时间：2017-08-12 18:15

  本文关键词：基于模糊识别恶意代码检测技术的研究

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【摘要】：在恶意代码检测的过程中,假设恶意代码隐藏的比较深,很难对恶意代码特征进行完整、准确的提取.利用传统算法进行恶意代码检测,恶意代码的分布情况都是未知的,没有充分考虑到不同类别代码特征之间的差异性,降低了恶意代码检测的准确性.为此,提出基于模糊识别的恶意代码检测方法.根据支持向量机相关理论,提取恶意代码特征,并将上述特征作为恶意代码识别的依据.建立模糊识别辨别树,计算识别对象属于恶意代码的概率,实现恶意代码的检测.实验结果表明,利用改进算法进行恶意代码检测,能够极大提高检测的准确性.
【作者单位】： 防灾科技学院;
【关键词】： 模糊识别 恶意代码 支持向量机
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(ZY20140214) 中国地震局教师科研基金项目(20120108)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着网络技术的快速发展,给人们的生活带来了很大的方便,但随之也带来负面的影响,比如:网络中恶意欺诈行为等,这主要是网络恶意代码连续不断的增加造成的[1].若网络被恶意代码攻击,用户的电脑可能成为肉机,用户的资料信息等可能泄密,导致意想不到的后果,针对公司而言,这

【参考文献】

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本文编号：662955