简介：摘要：恶意软件是一种被设计用来对目标计算机造成破坏或者占用目标计算机资源的软件，传统的恶意软件包括蠕虫、木马等。这些恶意软件严重侵犯用户合法权益，甚至将为用户及他人带来巨大的经济或其他形式的利益损失。传统的恶意软件检测方法主要有特征码检测、行为检测等，此类方法对于已知的恶意程序有较高的准确率，但是对于未知的恶意程序表现较差，采用机器学习以及数据挖掘技术可以有效地提高对于恶意软件检测的准确率。本文各种文件分析，用词袋模型提取API序列作为特征，以随机森林作为模型进行学习，从而对程序进行检测，最终获得了较好的检测结果。
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网(www.qikanchina.com) 琼ICP备2021005105号
