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摘要:
当前阶段,随着变形技术的产生和发展,恶意代码的攻击方式正变得更加复杂和隐蔽。为了准确检测和分析变形恶意代码,本文提出了一种基于最小距离的分类检测技术。通过提取恶意代码执行行为,进行操作语义描述。进而量化分析行为特征,计算不同特征属性间的最小相似距离,完成恶意代码的分类检测。实验结果表明,最小距离分类算法能够快速准确分类恶意代码,平均检出率保持在80%以上,具有良好的检测效果和进一步研究的价值。
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文献信息
篇名 基于最小距离的变形恶意代码分类检测技术
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 恶意代码 变形技术 最小距离 分类检测
年,卷(期) 2016,(23) 所属期刊栏目 测量与控制
研究方向 页码范围 105-107,111
页数 4页 分类号 TN918
字数 3769字 语种 中文
DOI
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 张建辉 39 157 6.0 9.0
2 杨梦 2 2 1.0 1.0
3 刘龙龙 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (5)
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研究主题发展历程
节点文献
恶意代码
变形技术
最小距离
分类检测
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
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
出版文献量(篇)
14564
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54
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