基于主动学习的计算机病毒检测方法研究

• 作者: 张勇 张卫民 欧庆于
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 病毒检测 主动学习 支持向量机 非确定性抽样
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 89-93,105
• 分类号: TP309.7
• 字数: 5579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.11.024

摘要

针对传统病毒检测方法存在的更新速度慢、对未知病毒检测能力不足等问题,该文对主动学习理论在计算机病毒检测方面的应用进行了研究,提出了一种基于支持向量机主动学习的计算机病毒检测模型结构.此外,为了改进病毒检测的精度问题及主动学习过程的效率,利用相关n-gram方法实现了对样本文件的特征提取,并结合信任度测量理论实现了基于非确定抽样的询问功能.实验表明,该模型针对未知病毒具有较高的检测精度,并且能够极大地缩减训练时间及对训练数据的数量要求,提高系统的学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧庆于	海军工程大学信息安全系	31	130	7.0	8.0