SK-Tree:“ SK-Tree的代码实现

SK树 “ SK-Tree：通过签名内核对流树进行系统化的恶意软件检测算法”的代码 概述 与数据科学的许多其他领域相反，近年来，在网络安全领域中有效的机器学习算法的开发并未出现急剧的升级，这主要是由于所涉及数据的复杂，分层，顺序和多模式性质。 在本文中，我们将流树的概念介绍为一种相当通用的数据结构，其中包含网络安全中遇到的大部分现实世界数据。 特别是，从基于主机的事件日志开始，我们将计算机进程表示为连续不断发展的流树。 利用签名内核的特性，签名内核是一种机器学习工具，最近成为在复杂数据序列中学习的领先技术，我们开发了SK-Tree算法。 SK-Tree是一种用于在流树上进行系统恶意软件检测的有监督的学习方法，对于不规则采样和基础流的高维度具有强大的鲁棒性。 我们证明了SK-Tree在DARPA OpTC数据集的一部分上检测恶意事件的有效性，其AUROC得分达到98％。 代码 设置环境 要设