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机器学习在恶意程序检测中的应用

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摘要摘要：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。

DOI pj02ole84y/5550403

作者吕斌燕

机构地区西华大学计算机与软件工程学院 610039

出处《科学与技术》 2021年17期

关键词

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2021年10月09日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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