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基于分类的未知病毒检测方法研究
被引量：
4
1
作者
余晓姿
马兆丰
+1 位作者
钮心忻
杨义先
《信息网络安全》
2012年第11期48-51,共4页
文章提出了一种以PE文件静态信息作为特征,通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件的相似度检测,无需运行PE文件即可判定是否为病毒。该方法可以克服病毒特征码扫描技术无法识别未...
文章提出了一种以PE文件静态信息作为特征,通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件的相似度检测,无需运行PE文件即可判定是否为病毒。该方法可以克服病毒特征码扫描技术无法识别未知病毒的缺点,且相对于API序列检测方法免去了对文件进行脱壳等复杂操作,明显提高了检测速度。实验结果表明分类检测方法具有较好的准确性,有一定的应用价值。
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关键词
信息
安全
文件静态信息
K均值算法
未知病毒检测
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职称材料
题名
基于分类的未知病毒检测方法研究
被引量：
4
1
作者
余晓姿
马兆丰
钮心忻
杨义先
机构
北京邮电大学信息安全中心
出处
《信息网络安全》
2012年第11期48-51,共4页
基金
国家自然科学基金[60803157
90812001
(242)2009A105]
文摘
文章提出了一种以PE文件静态信息作为特征,通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件的相似度检测,无需运行PE文件即可判定是否为病毒。该方法可以克服病毒特征码扫描技术无法识别未知病毒的缺点,且相对于API序列检测方法免去了对文件进行脱壳等复杂操作,明显提高了检测速度。实验结果表明分类检测方法具有较好的准确性,有一定的应用价值。
关键词
信息
安全
文件静态信息
K均值算法
未知病毒检测
Keywords
infomaation security
file static information
k-means
unknown virus detection
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分类的未知病毒检测方法研究
余晓姿
马兆丰
钮心忻
杨义先
《信息网络安全》
2012
4
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