扬州大学硕士学位论文恶意代码检测技术研究姓名:汪英爽申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:李斌;陈斌201104随着信息技术的发展,计算机已经成为人们日常生活中重要的一部分,娱乐休闲、商务办公乃至国民生产,都与计算机技术息息相关。
论文1笔记论文标题《基于深度学习的JavaScript恶意代码检测技术研究与实现_杨宇行》现状1.虽然程序语言和自然语言存在相似性,但存在以下不同之处:i)语法层面:自然语言通常按照一维时间顺序线性展开,位置临近的词句往往具有较强相关性,而代码构成的程序则拥有更立体、复杂的结构ii...
基于文本分类技术的恶意代码检测工具(论文).2018/6/21行业动态.机器学习文本分类技术在恶意代码检测中的应用相比较于传统恶意代码检测,不仅提高了恶意代码检测的的效率,能够对大量恶意代码样本进行及时、高效和准确检测,同时也具有一定的泛化...
基于行为分析的恶意代码检测技术研究与实现---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴研究,技术,基于,与实现,行为分析的,研究与实现,检测技术,实现基于,恶意代码,恶意代码
基于深度学习的恶意代码可视化检测及分类研究.任卓君.【摘要】:为了对恶意代码进行深层次的分析以确定其功能属性,研究人员探索了多种检测和识别恶意代码的技术和方法,如静态代码反汇编和动态代码执行,但都存在应用上的局限性。.由于静态分析是通过...
恶意代码检测与分类技术研究.赵恒立.【摘要】:恶意代码的式增长以及其变形多态技术应用使得传统的基于特征码的检测方式不能满足安全新要求。.本文从反病毒实际需求出发,提出了一种恶意代码自动化检测与归类方法。.通过恶意代码综合分析系统...
二.恶意代码检测方法(一)传统的恶意代码检测传统的恶意代码检测包括基于签名特征码(signature)的检测和基于启发式规则(heuristic)的检测,在应对数量繁多的未知恶意代码时,正面临越…
基于黑盒模型的攻击意图隐藏,并将深度学习助力防御的新型技术分为3类:(1)基于深度学习的恶意代码查杀、(2)自动化网络钓鱼识别、(3)深度学习赋能的恶意行为检测;其次,基于以上分类,本文对恶意代码攻防研究中的前沿技术进行了
前文从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识,在学术界方面,用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法;在产业界方面,主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。这篇文章将详细总结恶意代码检测技术,包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测...
基于沙盒的可执行程序恶意代码检测工具的研究与实现。声明:本人论文均为可编辑的文本格式,请放心下载使用。
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基于深度学习的恶意代码可视化检测及分类研究.任卓君.【摘要】:为了对恶意代码进行深层次的分析以确定其功能属性,研究人员探索了多种检测和识别恶意代码的技术和方法,如静态代码反汇编和动态代码执行,但都存在应用上的局限性。.由于静态分析是通过...
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二.恶意代码检测方法(一)传统的恶意代码检测传统的恶意代码检测包括基于签名特征码(signature)的检测和基于启发式规则(heuristic)的检测,在应对数量繁多的未知恶意代码时,正面临越…
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