恶意代码检测相关论文
针对大部分恶意代码检测技术在检测时存在检测精度与实时性、鲁棒性之间的矛盾,提出基于TensorFlowOnSpark分布式平台的恶意代码检......
互联网的高速发展给人们的生活带来便利,同时也给网络安全带来了前所未有的挑战,恶意代码数量每年以亿计的趋势增长。为了对抗恶意......
随着信息技术的发展,现代社会的正常运转越来越依赖于计算机和互联网,保护计算机系统和网络的安全至关重要。一直以来,恶意代码都......
安卓平台的恶意代码检测研究是移动安全领域的一个重要研究方向,当前主要涉及静态检测和动态检测两种检测手段。静态检测具有速度......
Android系统是当前最流行的智能移动终端操作系统,但由于其开放性和碎片化等原因,恶意代码软件处于高发态势,并具备覆盖面广、威胁......
随着互联网与计算机技术的快速发展及广泛使用,网络上数据日渐庞大,维护网络空间安全已成为网络与计算机安全发展极为重要的一部分......
恶意代码是目前互联网安全的主要威胁之一,它以数量的爆炸式增长和自我保护技术的不断提高严重威胁着人们的经济利益,因此如何高效......
随着大数据和互联网的快速发展,恶意代码的存在也对网络的安全性造成了严重的威胁。为此,大量的学者从不同的层面展开了对恶意代码......
随着软件行业的快速发展,越来越多的代码被开源并应用到系统中.然而,开源代码往往缺少充分的安全检测,导致存在着漏洞.采用一种基......
随着互联网的发展,JavaScript作为一种功能完备的脚本语言,被广泛地应用于Web网站开发,但是由于这种程序语言具有动态执行、不依赖......
近年来,机器学习在网络空间安全领域得到了广泛的应用,尤其是在入侵检测和恶意代码检测场景中。研究人员往往更关注网络空间安全领......
通过在云端构建多种类型的检测引擎为客户端提供安全防御.将传统安装在客户端的杀毒引擎移入云端,客户端只保留轻量级的主机入侵防......
基于虚拟化技术的云平台有强大的资源聚合、动态伸缩及服务迁移能力，应用前景广阔。另一方面，由于云平台中资源集中，多租户共享的特点......
随着互联网的发展,越来越多的恶意代码产生并攻击人们的计算机系统,影响了人们的正常生活。尽管现在已经存在一些恶意代码检测技术......
近年来,随着互联网的高速发展,我们迎来了互联网信息时代。网络给人们的生活带来了极大的便利,人们的生活已经融入到互联网时代的......
进入Web2.0时代以来,互联网发展迅速,各种网站层出不穷,其中恶意网站作为一个安全隐患,其危害性也越来越凸现出来。根据报告统计,......
信息时代的来临,使网络来到我们每个人的身边。而病毒、蠕虫、木马等恶意代码,也随着网络经济的蓬勃而迅猛发展。网络安全和人身安......
近年来,Internet的发展势不可挡,新的网络应用日新月异,层出不穷,对传统的互联网业务造成巨大冲击。很多曾经耳熟能详的服务已经悄......
随着互联网开放程度的加大以及信息交流与共享的进一步增强，通过网络来传播恶意代码成为恶意代码入侵的主要形式。同时，随着恶意代码......
随着信息技术的发展,各种形式的恶意代码日益增多,现在已经渗透到我们生活的各个方面。现有的安全软件大多需要依赖服务器的支持来......
传统的机器学习方法在检测JavaScript恶意代码时,存在提取特征过程复杂、计算量大、代码被恶意混淆导致难以检测的问题,不利于当前......
随着人工智能在图像和自然语言处理领域的成功,研究人员逐步将机器学习技术应用于恶意代码检测领域,并取得了较好的成果。然而从20......
随着互联网与智能移动终端的普及,恶意软件也开始向移动终端转移。由于Android系统的开放特性和较高的市场占有率,恶意软件在Andro......
随着移动技术的发展,Android应用市场蓬勃发展,新型恶意软件也随之不断更新迭代。传统如基于机器学习方法的恶意代码检测系统存在......
随着计算机和互联网行业的迅猛发展,人们在享受信息技术带来的便利同时,由恶意代码(也称恶意软件)导致的计算机安全事件给国家和社......
恶意代码检测技术作为网络空间安全的重要研究问题之一,无论是传统的基于规则的恶意代码检测方法,还是基于机器学习的启发式恶意代......
恶意代码检测一直是网络空间安全领域研究的重点与热点,如何快速准确地判定代码的恶意性对于网络空间有效的安全防护意义重大.本文......
面对大数据时代恶意代码飞速增长的现状,提出了一种基于DQN的恶意代码检测分类方法。该方法将恶意代码反汇编文件可视化为灰度图像......
代码迷惑可以使恶意代码绕过基于特征匹配的恶意代码检测器的检测.本文利用抽象解释理论,从程序语义的角度对高鹰等人提出的基于语......
针对恶意代码动态检测识别开销大,而静态检测识别准确率低的不足,提出一种集成学习多属性特征的检测方法,在低开销下提取多个静态......
目前基于深度学习的恶意代码检测技术是恶意代码检测领域的研究热点,然而大多数研究集中于如何改进算法来提高恶意代码检测的准确......
针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Lo......
代码混淆是恶意代码隐藏自身的主要手段之一．本文提出了一种新的动态检测方法，能够有效检测混淆后的恶意代码．该方法能够利用ISR进行......
针对否定选择算法（NSA）仅模拟了人类适应性免疫系统的中枢耐受过程,而未模拟其外周耐受过程,不具备终身学习能力的问题,提出了具有终......
恶意代码变种给信息系统安全造成了巨大威胁,为有效检测变种恶意代码,通过动态监控、解析系统调用及参数,将不同对象操作关联到同......
针对 Android 恶意代码检测问题,通过分析 Android 应用程序的 Smali代码,对敏感函数 的参数进行回溯来实现程序切片,从而完成数据......
恶意代码攻击已经成为互联网最重要的威胁之一,并且现存的恶意代码数据庞大,特征多样。为了更好地提取恶意代码特征以及掌握恶意代......
新出现的恶意代码大部分是在原有恶意代码基础上修改转换而来。许多变形恶意代码更能自动完成该过程，由于其特征码不固定，给传统的基......
随着Web前端代码压缩与混淆工具的快速发展,浏览器需要执行的代码的体积减小,可读性大幅下降,同时也为恶意代码的隐藏提供了便利。......
随着恶意代码复杂度的提高,要求恶意代码检测方法不仅能实现高效的检测,而且要具有很好的鲁棒性来应对可能出现的迷惑检测策略。研......
针对恶意代码,尤其是顽固、隐匿的未知恶意代码危害日益加剧的问题,提出一种基于肯定选择分类算法的恶意代码检测方法.将样本文件......
为了保护网页不被嵌入恶意代码,提出了一种基于网页文件代码分类检测技术的恶意代码检测系统,并完成了软件设计与开发。该系统采用......
针对当前基于多维特征检测恶意代码过程中缺乏有效的特征综合手段及检测方法问题,提出一种基于危险理论的恶意代码特征提取、融合......
震网病毒的出现带来了 一种新的针对工业控制系统的攻击方式. PL C 恶意代码检测是 工业控制系统安全核心问题之一. 目前, PL C 恶......
随着互联网新技术的不断涌现,高科技为人们提供便利的同时,网络攻击也愈发多样且复杂化,传统网络安全技术已无法对其形成有效防御......
目前普遍采用API序列分析Windows系统下的程序行为,进行运行时恶意代码的检测.但API调用序列可以被篡改以逃避检测.为了解决这个问......
