一种恶意代码变种检测的有效方法

• 作者: 岳峰 庞建民 韩小素
• 来源期刊: 计算机安全
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模糊推理 Radux 恶意代码检测 恶意代码变种
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 53-57
• 分类号: TP3
• 字数: 5174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0428.2010.09.019

摘要

为了改变基于特征码病毒查杀存在的滞后性,以及对于恶意代码变种的无效性,提出了一种基于支持向量机和模糊推理技术的恶意代码及其变种的检测方法.基于Radux原型系统,通过使用多分类机,将恶意程序进一步细分为病毒、蠕虫和木马程序,然后进行恶意代码判定的模糊推理,使得未知病毒的检测概率进一步提升,对于已有恶意程序的检测率高达99.03%,对于恶意程序变种的检测率达到93.38%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞建民	信息工程大学信息工程学院	27	67	4.0	7.0
2	岳峰	信息工程大学信息工程学院	8	19	3.0	4.0
3	韩小素	信息工程大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0