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网络犯罪渐走高科技路线

据业内报告显示,2008年检测出的多数木马和病毒都是被开发出来以后用于出售给他人的。而与此销售配套的相关  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 科技日报2009-03-25
《济南大学学报(自然科学版)》2019年06期
济南大学学报(自然科学版)

基于网络流量分析的未知恶意软件检测

为了有效检测移动端的未知恶意软件,提出一种基于机器学习算法,并结合提取的具有鲁棒性的网络流量统计特征,训练出具有未知移动恶意网络流量识别能力的检测模型;该模型...  (本文共6页) 阅读全文>>

《浙江工业大学学报(社会科学版)》2018年04期
浙江工业大学学报(社会科学版)

恶意软件的界定与治理

互联网的发展也为恶意软件的猖獗提供了土壤,对恶意软件的治理,首先应根据网络空间的架构,将出现在各架构层的恶意软件进行类型化,...  (本文共7页) 阅读全文>>

《计算机与网络》2018年22期
计算机与网络

恶意软件蠕虫木马病毒知多少

恶意软件是病毒、蠕虫、特洛伊木马以及其他有害计算机程序的总称,并且很早就一直存在。恶意软件随不断发展演变,黑客利用它来进行破坏并获取敏感信息,而阻止和打...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机与网络》2019年04期
计算机与网络

恶意软件太难懂 这份教程送给你

网络安全发展迅速,每天都有新的威胁和攻击方法出现,高调的网络入侵时有发生,更不用说还有些事件根本没有上报。这些入侵的规模和后果...  (本文共2页) 阅读全文>>

《四川大学学报(自然科学版)》2019年03期
四川大学学报(自然科学版)

基于文本嵌入特征表示的恶意软件家族分类

自动化、高效率和细粒度是恶意软件检测与分类领域目前面临的主要挑战.随着深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用,其在一定程度上缓解了传统分析方法在人力和时间成本上的巨大压力.因此本文提出一种自动、高效且细粒度的恶意软件分析方法-mal2vec,其将每个...  (本文共9页) 阅读全文>>