C4.5算法在未知恶意代码识别中的应用

• 作者: 徐玉芬 朱立军
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树C4.5 恶意代码 动态行为 合法代码 稀疏矩阵
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 78-82,96
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.5
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2013.01.017

摘要

基于行为的分析方法是恶意代码检测技术的发展方向,但存在误报率和漏报率较高的问题,故提出一种在Windows平台下检测未知恶意代码的新方法,以PE文件动态调用的API函数为研究对象,使用K长度的滑动窗口提取代码的所有特征属性,并采用决策树C4.5算法来检测未知恶意代码.实验结果表明,与其他基于行为的恶意代码识别算法相比,该算法具有较低的漏报率和误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱立军	沈阳化工大学计算机科学与技术学院	17	107	7.0	10.0
2	徐玉芬		2	0	0.0	0.0