校园网智能恶意软件数据检测研究

• 作者: 张亮
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云安全 分类 归纳学习 集成学习
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3652字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网技术的不断发展,恶意软件的几何式增长和传播,传统安全软件鉴别模式已经很难适应新形势,大量的未知文件经过杀毒软件比对后,仍有很高比例无法识别.通过数据挖掘技术实现对未知文件高效、准确识别、分析和处理就有较大的实用意义.采用分类关联规则挖掘算法建立模型,并使用集成学习方法共同进行未知文件预测,对预测的恶意软件使用聚类进行归类,并提取特征代码用于鉴别.