一种改进的恶意 PDF 文档静态检测方案

• 作者: 孙本阳 王轶骏 薛质
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意PDF文档 静态检测 单一类别支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 308-313
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.03.073

摘要

随着 PDF 文件的使用日益广泛，恶意的 PDF 文档不断涌现。现有的恶意 PDF 文档的检测方案有一定的缺陷，静态检测的准确度较低并且易混淆。提出一种基于改进的 N-gram 文本提取机制和增强的单一类别支持向量机的机器学习模型的静态检测方案。实验结果表明，该方案提高了静态检测方案的准确率，增加了一定的功能性和扩展性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛质	上海交通大学电子信息与电气工程学院	274	1489	18.0	25.0
2	王轶骏	上海交通大学电子信息与电气工程学院	80	388	10.0	15.0
3	孙本阳	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	5	1.0	1.0