摘要
随着计算机技术的发展 ,计算机病毒也层出不穷 ,严重地危害了计算机世界的安全。当前的病毒检测技术对未知病毒还做不到事先检测。基于贝叶斯算法的未知病毒检测技术 ,对代码的特征提取、机器学习方法进行了研究和探讨 ,给出了未知病毒检测系统的基本框架 ,并给出了评估方法和实验结果。
With the development of computer science, more and more computer viruses come out,which seriously compromised the security of the computerworld.Current virus scanner do not generalize well to detect unknown viruses.The paper promotes an unknown virus detection technology based on Bayes method and explores the extraction of features and machine learning.The paper also gives an unknown virus detection framework and the evaluations and results.
出处
《湖南理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2005年第1期18-22,共5页
Journal of Hunan Institute of Science and Technology(Natural Sciences)
基金
国家自然科学基金 (5 10 75 0 16)
国防科技大学博士基金项目 (KDBSJJ3- 0 3 0 0 0 1)
关键词
贝叶斯算法
机器学
病毒检测
Naive Bayes
machine learning
virus detection