基于机器学习的恶意程序检测研究
摘要
传统的基于特征代码的商用病毒扫描器可以有效地发现已知的恶意程序,但却不能可靠地发现未知的恶意程序。将机器学习技术应用于恶意程序检测,可以准确有效地发现未知恶意程序。讨论了基于机器学习的恶意程序检测方法,并提出结合RIPPER和贝叶斯方法检测程序。
出处
《软件导刊》
2010年第9期23-25,共3页
Software Guide
二级参考文献12
-
1Apte, Damerau, Weiss. Automated Learning of Decision Rules for Text Categorization[J]. ACM Transactions on Information System, 1994,12(3) :233-251.
-
2William W Cohen, Yoram Singer. Context-sensitive Learning Methods for Text Categorization[C]. SIGIR'96, Proceedings of the 19th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1996. 307-315.
-
3C Cortes, V Vapnik. Support Vector Networks [J]. Machine Learning, 1995,20 : 273- 297.
-
4Zijian Zheng,Geoffrey I. Webb Lazy Learning of Bayesian Rules[J].Machine Learning,2000,41:53-87.
-
5Yiming Yang,Xin Liu. A Re-examination of Text Categorization Methods[C]. Proceedings of the 22th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval,1999.42-49.
-
6Ji He, Ah-Hwee Tan, Chew-Lim Tan. A Comparative Study on Chinese Text Categorization Methods [C]. Melbourne: PRICAI 2000 Workshop on Text and Web Mining,2000.24-35.
-
7Alexander Bergo. Text Categorization and Prototypes [D]. Master Thesis, the University of Amsterdam ,2001.
-
8Yang Y. An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization[J]. Journal of Information Retrieval,1999,1(1/2) :69-90.
-
9Fabrizio Sebastiani. Machine Learning in Automated Text Categorization[J]. ACM Computing Surveys,2002,34(1) :1-47.
-
10Douglas Baker, Kachites McCallum.Distributional Clustering of Words for Text Classification [C]. Proceedings of the 21th Ann Int ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1998.96- 103.
共引文献6
-
1毛伟,徐蔚然,郭军.基于n-gram语言模型和链状朴素贝叶斯分类器的中文文本分类系统[J].中文信息学报,2006,20(3):29-35. 被引量：16
-
2白曦,吕晓枫,孙吉贵.基于加权向量空间模型的网络搜索[J].计算机应用研究,2007,24(2):51-53. 被引量：7
-
3萧莉明,于宽,蔡珣.一种基于Bayes分类器的中文期刊自动分类系统[J].现代情报,2007,27(4):146-147. 被引量：3
-
4马如林,蒋华,张庆霞.基于贝叶斯方法和信息指纹的博客评论过滤[J].计算机工程与应用,2008,44(24):159-161. 被引量：2
-
5孙利,徐伟栋,厉力华,刘伟,彭芳青,张娟.基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类研究[J].中国生物医学工程学报,2011,30(1):46-54. 被引量：1
-
6陈鹏,郭小燕.基于Adaboost与朴素贝叶斯的农业短文本信息分类[J].软件,2020,41(9):13-18. 被引量：1
-
1柳益君,蒋红芬,陈丹.数据挖掘在恶意程序检测中的应用[J].电脑知识与技术,2007(11):614-616.
-
2赵玉明,滕少华,张巍,伍乃骐.异常入侵检测中数据挖掘技术RIPPER的应用[J].广东工业大学学报,2005,22(3):48-52. 被引量：2
-
3Hokkien.Ahead DVD Ripper注册算法分析与注册机编写[J].黑客防线,2008(4):124-127.
-
4半数网络中潜藏着未知恶意程序[J].网管员世界,2009(18):106-106.
-
5张敬,姚书科.数据挖掘在恶意程序检测中的应用[J].电脑知识与技术（过刊）,2011,17(12X):9048-9049. 被引量：1
-
6木头.避免手动 让MSE自动更新[J].电脑迷,2009(23):55-55.
-
7张文,严寒冰,文伟平.一种Android恶意程序检测工具的实现[J].信息网络安全,2013(1):27-32. 被引量：7
-
8陈宏.病毒检测方法——程序特征代码比较法[J].微计算机应用,1991,12(5):62-63.
-
9彭文波.巧用Wsyscheck清理未知恶意程序[J].电脑时空,2008(9):145-147.
-
10章文,郑烇,帅建梅,陈超.基于关联规则的未知恶意程序检测技术[J].计算机工程,2008,34(24):172-174. 被引量：3
