恶意软件检测方法.pdf

Android恶意软件检测方法分析.pdf Android恶意软件检测方法分析甘露;曹帮琴【摘要】ThearticleifrstAndroidmalwareinstalledandtrigger characteristicswereanalyzed,andtheanalysisoftheAndroidplatformthat maliciousbehavior,madetheAndroidmaliciouscodedetectionscheme. AccordingtothecharacteristicsoftheAndroidplatform,thispaper analyzestheexistingmalwaredetecti

2024-06-12 约6.56千字 8页立即下载

恶意软件检测装置和方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113015972 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 201880099500.1 H04L 29/06 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-09 约2.12万字 18页立即下载

一种恶意软件检测模型训练、恶意软件检测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462040 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210114289.4 (22)申请日 2022.01.30 (71)申请人全球能源互联网研究院有限公司地址

2023-05-05 约1.98万字 16页立即下载

论恶意软件及防护方法.docx 论恶意软件及防护方法　　[论文关键词]恶意软件 防护　　[论文摘要]随着计算机在社会生活各个领域的广泛运用，因为恶意软件所造成的软件故障与防护方法也在不断拓展。据实践分析，计算机系统、计算机软件出现故障，除了应用软件本身存在的bug之外，病毒感染、攻击，恶意软件、恶意插件的攻击层出不穷，严重地影响了人们日常工作，给计算机网络和系统带来了巨大的潜在威胁和破坏。2006年11月30日是微软发布Windows Vista的一个里程碑，然而对于Windows Vista的第一个病毒竟是传统的恶意软件。可以预见，随着计算机、网络运用的不断普及、深入，防范恶意软件将越来越受到各国的高度重视。　　　　一、恶

2017-06-14 约4.36千字 9页立即下载

基于机器学习的恶意软件检测方法研究.docx PAGE 1- 基于机器学习的恶意软件检测方法研究一、恶意软件检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显，恶意软件作为网络安全的主要威胁之一，对个人、企业和国家信息安全构成了严重威胁。恶意软件具有隐蔽性强、传播速度快、破坏力大等特点，给用户带来了巨大的经济损失和安全隐患。因此，研究有效的恶意软件检测方法具有重要的现实意义。 (2)传统恶意软件检测方法主要依赖于特征匹配和规则匹配，但这些方法存在一定的局限性。首先，恶意软件的变种繁多，特征库难以覆盖所有恶意软件，导致检测率不高；其次，恶意软件的编写者会不断更新和变种恶意代码，使得传统检测方法难以适应快速变化的威胁环境。

2025-01-18 约2.74千字 5页立即下载

Android恶意软件检测方法及其鲁棒性研究.pdf 摘要基于机器学习的Android恶意软件检测方法具备自动化程度高、检测速度快等优势，目前已有很多检测模型使用机器学习方法构建。然而，这些检测模型存在检测准确率有待提高和模型鲁棒性欠缺的问题。检测准确率有待提高的主要原因是用于训练的特征向量的表征能力偏弱，检测模型在面对不同类别相似度较高的样本时，会产生较多的漏报和误报。检测模型鲁棒性欠缺的原因是模型训练仅使用有限的样本进行拟合，脱离样本分布空间的样本容易混淆模型，并且检测模型容易受到对抗样本攻击的影响，进而模型的检测结果受到干扰。针对传统机器学习方法检测Android恶意软件准确率偏低的问题，本文提出基于特征图像生成的Andro

2025-03-28 约9.36万字 66页立即下载

基于多模态融合的安卓恶意软件检测方法研究.pdf 摘要摘要随着移动支付等应用的广泛使用，对于安卓设备中的恶意软件进行检测和防护变得越来越重要，研究安卓恶意软件检测不仅对保护用户隐私和安全至关重要，而且对维护整个社会网络的安全具有重大意义。然而，传统的静态检测方法在适应不同样本方面存在不足，以及对大量的样本进行分析和比对的时候往往需要消耗大量的时间和计算资源。针对以上问题，本文通过分析不同静态特征模态的优势，提出了一种多模态融合的检测方法，主要研究的内容如下：

2024-10-21 约6.76万字 61页立即下载

《基于深度学习的恶意软件检测方法的研究》.docx 《基于深度学习的恶意软件检测方法的研究》一、引言随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中恶意软件的威胁尤为严重。恶意软件（Malware）是一种能够在未经授权的情况下，对计算机系统进行攻击、破坏、窃取信息或进行其他恶意行为的程序。为了有效应对这一威胁，本文提出了一种基于深度学习的恶意软件检测方法，旨在提高检测准确性和效率。二、深度学习在恶意软件检测中的应用深度学习作为一种机器学习技术，具有强大的特征提取和模式识别能力。在恶意软件检测中，深度学习可以通过分析软件的行为特征、代码特征、网络流量特征等信息，实现对恶意软件的准确识别。相较于传统的基于规则的检测方法，深度学习具有更高的

2024-12-16 约9.25千字 18页立即下载

恶意软件检测方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113360912 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110905738.2 (22)申请日 2021.08.09 (71)申请人四川大学地址 61

2023-06-17 约1.98万字 18页立即下载

一种基于Transformer结构的安卓恶意软件检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462039 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210103121.3 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人北京工业大学地址 100124

2023-05-05 约1.23万字 11页立即下载

Android恶意软件检测方案探析.pdf 电子信息科技风2023年8月 DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202323022 Android恶意软件检测方案探析吴莹莹殷西祥安徽商贸职业技术学院安徽芜湖241000 摘要:Android系统具有开源性、硬件选择丰富等优点,目前已成为用户基数最为庞大的移动操作系统,但同时也成为恶意应用软件的主要攻击目标,给广大的Android系统用户带来了危害。现阶段针对Android恶意应用检测的研究越来越多,本文对Android恶意应用检测技术和方案进行归纳总结,分析不同技术特点,对Android恶意应用软件检测研究的方向与特点进行讨论。关键词:Android;恶

2025-03-17 约8.91千字 3页立即下载

基于二进制的恶意软件检测.pptx 基于二进制的恶意软件检测 二进制文件结构分析指令集特征提取系统调用序列建模数据流分析和异常检测启发式引擎匹配机器学习模型识别沙盒环境动态分析基于云平台的协同检测ContentsPage目录页二进制文件结构分析基于二进制的恶意软件检测 二进制文件结构分析二进制文件格式1.分析文件头：识别文件类型、版本和大小等信息。2.解析节表：定位代码、数据和资源节，了解它们的大小和偏移。3.检查节内容：分析节中的指令、数据和资源，识别恶意代码模式。字符串分析1.提取字符串：从二进制文件中提取可打印的字符串，这些字符串可能包含恶意软件的名称、命令或通信信息。2.匹配已知签名：将提取的字符串与已知

2024-05-04 约4.91千字 27页立即下载

Linux系统中的恶意软件检测与预防.docx PAGE1/NUMPAGES1 Linux系统中的恶意软件检测与预防 TOC\o1-3\h\z\u 第一部分Linux系统恶意软件特征分析 2 第二部分基于系统日志文件的恶意软件检测 4 第三部分基于异常行为模式的恶意软件检测 7 第四部分基于机器学习技术的恶意软件检测 9 第五部分恶意软件预防措施的实施 12 第六部分Linux系统安全加固原则 14 第七部分恶意软件应对策略的制定 20 第八部分Linux系统恶意软件检测与预防的趋势 23 第一部分Linux系统恶意软件特征分析关键词关键要点【高级持续性威胁（APT）】 1.APT攻击具有高度针对性，针对特定目标进行精心策划。 2.攻

2024-06-05 约1.17万字 26页立即下载

恶意软件检测技术的研究与开发 .pdf 恶意软件检测技术的研究与开发随着计算机和网络技术的不断发展，我们在工作和生活中越来越离不开计算机和网络。然而，网络中的恶意软件却也越来越普遍，给我们的计算机和网络带来巨大的威胁。因此，恶意软件检测技术的研究和开发变得越来越重要。 恶意软件指的是一种有恶意的计算机程序，主要目的是带来经济利益或对其他计算机系统造成破坏和病毒感染。常见的恶意软件类型包括：病毒、蠕虫、木马、广告软件、间谍软件等。 恶意软件检测技术的研究和开发可以分成两类：基于特征的检测和基于学习的检测。基于特征的检测，即通过提取恶意软件的特征来进行检测。这种方法需要先确定恶意软件的一些典型特征，如文件名、MD5值、

2024-11-16 约小于1千字 2页立即下载

Android恶意软件检测与防御.pptx Android恶意软件检测与防御;基于特征码的恶意软件检测 异常行为检测与机器学习静态分析方法中的反编译技术沙箱技术与动态行为分析云端检测与协同防御系统 Android权限滥用检测机制利用人工智能增强恶意软件检测 Android恶意软件防御措施探索;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;沙箱技术与动态行为分析;沙箱技

2024-04-17 约小于1千字 31页立即下载