揭开Web信誉的秘密

传统的恶意软件严重依赖特征码文件，其中包括已知恶意软件样本的独特特征或“签名”。随着恶意软件变得日益复杂和难以防御  (本文共2页) 阅读全文>>

网络安全和信息化

不止于勒索软件 值得警惕的其他恶意软件新趋势

勒索软件只是众多恶意软件的一种,在人们谈勒索软件色变时,还有一些其...  (本文共2页) 阅读全文>>

新型工业化

基于图表示学习的恶意软件分类方法

由于Windows系统用户众多,针对于Windows系统的恶意软件层出不穷,但是目前对windows恶意软件的识别准确率不是很高,而且大多是单独基于API序列进行分析。这种方式只能捕捉恶意软件的行为时间信息,并无法获取其行为之间的拓扑结构和行为之间的联系。本文使用动态检测方式,将CUCKOO...  (本文共6页) 阅读全文>>

计算机应用与软件

基于深度强化学习的恶意软件混淆对抗样本生成

设计一种PE格式恶意软件混淆对抗样本生成模型。利用深度强化学习算法,实现对恶意软件的自动混淆。通过加入历史帧和LSTM神经网...  (本文共10页) 阅读全文>>

微电子学与计算机

基于多特征融合的恶意软件分类方案

传统的恶意软件分类特征提取常以单一特征作为检测分类标准，存在检测准确率低、效果差问题，为此提出了一种提取多重静态特征进行融合并利用集成学习算法进行恶意软件家族分类方案.首先，在Kaggle数据集上对反编译恶意样本提取字节码、操作码、API序列和灰度图四种不同角度的...  (本文共9页) 阅读全文>>

现代计算机

基于预训练的恶意软件分类方法

近年来，恶意软件威胁事件大规模地破坏正常的计算机系统秩序，进而造成大量的经济损失影响社会正常运转。经...  (本文共5页) 阅读全文>>