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广东工业大学硕士学位论文恶意代码防范技术的研究与实现姓名：周峰申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：凌捷201105摘要摘要近年来，恶意代码的发展日益呈现出集传统的计算机病毒、网络蠕虫、特洛伊木马等威胁于一体的复合化趋势，成为信息系统安全的主要威胁之一。
意代码攻防研究，这对传统的恶意代码攻防技术发展将产生重要影响。人工智能技术对恶意代码发展的影响可分为种，分别是“赋能效应”和“伴生效应。所谓赋能效应，主要体现在两个方面，一是指人工智能技术很强大，可以助力恶意代码研发和利用，引发
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。
基于沙箱技术的恶意代码分析系统的设计与实现1．3论文组织结构本文第一章为绪论，给出了本文的项目背景，阐述了恶意代码的危害和研究恶意代码的重要性。.介绍了本文的主要工作，给出了本文的组织结构。.第二章介绍了恶意代码概述及其相关原理...
中国科学技术大学硕士学位论文软件脆弱性分析及其恶意代码检测技术研究姓名：陈超申请学位级别：硕士专业：网络传播系统与控制指导教师：李俊20080501摘要摘要网络信息时代，Internet已深入到人们工作、生活的方方面面，其安全问题引起了社会和学术界的广泛关注。
论文提出的解决方案，主要思想是通过训练样本数量的大幅增长来弥补操作码特征略微不准确的问题，所以在该解决方案中通过D-light反汇编工具获取大量稍微有些不准确的反汇编代码提取操作码特征来训练恶意代码检测模型。
【方向五】：恶意代码分析赛事期间各类体育赛事一票难求，暗网中出现了很多高价倒卖门票的不法行为，一度使得虚拟货币市场交易十分火爆，挖矿型恶意代码的数量也呈爆发式增长，不少个人用户、企业用户受到感染，沦为免费矿工。
《当人工智能遇上安全》系列将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等。前一篇文章普及了机器学习在安全领域的应用，并复现一个基于机器学习（逻辑回归）的恶意请求识别。
现阶段，恶意代码呈现变种数量多、传播速度快、影响范围广的特点。尤其需要注意的是，恶意代码常针对新型漏洞（如零日漏洞）进行设计，是敌手发动高级持续性威胁（APT，advancedpersistentthreat）的主要技术手段。基于行为的恶意代码检测...
前文从总结恶意代码检测技术，包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。这篇文章将介绍基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码...
广东工业大学硕士学位论文恶意代码防范技术的研究与实现姓名：周峰申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：凌捷201105摘要摘要近年来，恶意代码的发展日益呈现出集传统的计算机病毒、网络蠕虫、特洛伊木马等威胁于一体的复合化趋势，成为信息系统安全的主要威胁之一。
意代码攻防研究，这对传统的恶意代码攻防技术发展将产生重要影响。人工智能技术对恶意代码发展的影响可分为种，分别是“赋能效应”和“伴生效应。所谓赋能效应，主要体现在两个方面，一是指人工智能技术很强大，可以助力恶意代码研发和利用，引发
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。
基于沙箱技术的恶意代码分析系统的设计与实现1．3论文组织结构本文第一章为绪论，给出了本文的项目背景，阐述了恶意代码的危害和研究恶意代码的重要性。.介绍了本文的主要工作，给出了本文的组织结构。.第二章介绍了恶意代码概述及其相关原理...
中国科学技术大学硕士学位论文软件脆弱性分析及其恶意代码检测技术研究姓名：陈超申请学位级别：硕士专业：网络传播系统与控制指导教师：李俊20080501摘要摘要网络信息时代，Internet已深入到人们工作、生活的方方面面，其安全问题引起了社会和学术界的广泛关注。
论文提出的解决方案，主要思想是通过训练样本数量的大幅增长来弥补操作码特征略微不准确的问题，所以在该解决方案中通过D-light反汇编工具获取大量稍微有些不准确的反汇编代码提取操作码特征来训练恶意代码检测模型。
【方向五】：恶意代码分析赛事期间各类体育赛事一票难求，暗网中出现了很多高价倒卖门票的不法行为，一度使得虚拟货币市场交易十分火爆，挖矿型恶意代码的数量也呈爆发式增长，不少个人用户、企业用户受到感染，沦为免费矿工。
《当人工智能遇上安全》系列将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等。前一篇文章普及了机器学习在安全领域的应用，并复现一个基于机器学习（逻辑回归）的恶意请求识别。
现阶段，恶意代码呈现变种数量多、传播速度快、影响范围广的特点。尤其需要注意的是，恶意代码常针对新型漏洞（如零日漏洞）进行设计，是敌手发动高级持续性威胁（APT，advancedpersistentthreat）的主要技术手段。基于行为的恶意代码检测...
前文从总结恶意代码检测技术，包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。这篇文章将介绍基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码...
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