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基于非线性SVM模型的木马检测方法
基于非线性SVM模型的木马检测方法
作者:
秦杰
颜会娟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
木马
非线性
支持向量机
特征向量
摘要:
针对传统木马检测方法误检率和漏检率较高的问题,提出基于非线性支持向量机(SVM)模型的木马检测方法.根据被检测程序在系统中的系统调用函数建立系统调用序列,并转换成SVM可识别的标记放入数据仓库,以供向量机提取作为特征向量.通过建立SVM分类器对被检测程序行为进行分类,从而确定被检测程序行为的异常情况,判断其足否为木马.实验结果表明,该方法检测准确率高,占用的系统资源少,在检测时间、检测已知和未知木马攻击上都具有较好的性能.
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文献信息
篇名
基于非线性SVM模型的木马检测方法
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
木马
非线性
支持向量机
特征向量
年,卷(期)
2011,(8)
所属期刊栏目
安全技术
研究方向
页码范围
121-123
页数
分类号
TP309.2
字数
4489字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.041
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
秦杰
河南工业大学信息科学与工程学院
29
168
8.0
11.0
2
颜会娟
河南工业大学信息科学与工程学院
3
22
2.0
3.0
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非线性
支持向量机
特征向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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