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基于C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法
被引量：
9
1
作者
张福勇
齐德昱
胡镜林
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期68-72,共5页
嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益...
嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益最大的500个3-gram作为属性特征,建立决策树,实现对未知嵌入型恶意代码的检测.实验结果表明,文中方法在检测率和分类准确率上均具有明显优势,对感染了嵌入型恶意代码的Word文档的检测率达99.80%.
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关键词
嵌入型恶意代码
恶意代码
检测
C4.5决策树
BOOSTING算法
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题名
基于C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法
被引量：
9
1
作者
张福勇
齐德昱
胡镜林
机构
华南理工大学计算机系统研究所
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期68-72,共5页
基金
国家技术创新基金资助项目(08C26214411198)
粤港关键领域重点突破项目(2008A011400010)
文摘
嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益最大的500个3-gram作为属性特征,建立决策树,实现对未知嵌入型恶意代码的检测.实验结果表明,文中方法在检测率和分类准确率上均具有明显优势,对感染了嵌入型恶意代码的Word文档的检测率达99.80%.
关键词
嵌入型恶意代码
恶意代码
检测
C4.5决策树
BOOSTING算法
Keywords
embedded malware
malware detection
C4.5 decision tree
Boosting algorithm
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法
张福勇
齐德昱
胡镜林
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
9
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