恶意行为

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恶意行为

: 基于机器学习的恶意行为自动化分析本文基于机器学习提出了一套恶意行为自动化分析的框架，此框架能根据相似的行为特征发现新的恶意程序类型（聚类），并将未知的恶意样本指派到已知的类型中（分类）。在聚类和分类的基础上，我们接着又提出了一种增量...
评级：0 浏览量：419 收藏量：1 资源大小：986KB 上传时间：2019-01-09

: 软件代码的恶意行为学习与分类软件代码的恶意行为学习与分类这个资料比较实用，适用于安全研究人员学习
评级：0 浏览量：84 收藏量：1 资源大小：1.52MB 上传时间：2018-07-26

: PDD恶意行为分析报告卡巴斯基实锤拼多多App恶意代码
评级：0 浏览量：43 收藏量：1 资源大小：3.91MB 上传时间：2023-10-15

: Apache web日志恶意行为检测系统 Apache日志恶意行为检测系统（使用正则的方式或是根据Get,Post参数？=获取后面的值进行匹配检测是否是恶意行为）前端框架：html + css + jquery + echart 后端框架：flask + python + mysql truncate table ...
评级：1 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：6.08MB 上传时间：2023-07-23

: 基于域名的恶意行为检测技术 (2016年) 章首先对域名恶意行为进行简述;然后从域名恶意行为生成机制、相似性、跳变性和互通性四个维度介绍现有的基于域名的恶意行为安全检测技术;之后从DNS流量检测系统和基于DNS数据挖据技术两个维度介绍现有的检测系统;...
评级：0 浏览量：102 收藏量：1 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-06-16

: 移动应用内嵌浏览器恶意行为检测与分析.pdf 我们系统化地分析了这种新型威胁的技术原理，并提出了同安全主体原则来区分恶意行为和正常行为。我们综合利用程序静态分析、自然语言处理以及搜索引擎技术，开发了自动化检测工具，并在Android和iOS官方应用商城中...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：1005KB 上传时间：2021-08-08

: 论文研究-基于源代码静态分析技术的Android应用恶意行为检测模型 .pdf 基于源代码静态分析技术的Android应用恶意行为检测模型，路程，张淼，目前，基于Linux内核的Android移动终端操作系统面临着大量恶意软件的安全威胁。本文提出一种基于静态分析技术的Android应用恶意行为检��
评级：0 浏览量：204 收藏量：0 资源大小：292KB 上传时间：2019-08-15

: 基于多类特征的Android应用恶意行为检测系统先，采用动静态结合的方法提取可以反映Android应用恶意行为的组件、函数调用以及系统调用类特征；然后，针对上述3类特征设计了三层混合系综算法THEA，该算法通过构建适合3类特征的最优分类器来综合评判 Android应用...
评级：0 浏览量：375 收藏量：3 资源大小：2.69MB 上传时间：2018-01-20

: 信息网络内生恶意行为检测框架 “内生安全”赋予信息...同时，对内生恶意行为检测框架中五大关键组件进行了建模分析，并对自学习、自成长的恶意行为检测机制进行了阐述。最后，搭建原型系统并进行了实验，实验结果表明了检测框架的可行性和有效性。
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：931KB 上传时间：2021-01-19

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: 基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测.pdf 基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测.pdf
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评级：0 浏览量：56 收藏量：1 资源大小：1.44MB 上传时间：2019-06-26

: 论文研究-基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法.pdf Android操作系统是市场占有率最高的移动操作系统，基于Android平台的恶意软件也呈现爆发式的增长，而目前仍然没有有效的手段进行Android恶意行为的检测，通过分析Android恶意行为的特点，采用基于贝叶斯网络的机器...
评级：0 浏览量：243 收藏量：0 资源大小：617KB 上传时间：2019-09-11

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: 基于机器学习的恶意行为自动化分析.7z 恶意程序是计算机系统中最主要的安全威胁，其变种的数量和多样性使得传统的安全防护不再可靠，互联网上数以万计的机器正受到恶意软件的侵害，这之中最常见的当属病毒、蠕虫和木马。同时，恶意程序采用的混淆和多态...
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: 基于KVM虚拟机的恶意行为检测系统设计与实现1 摘要随着云计算的广泛应用，其面临的安全性也不容忽视。传统恶意行为检测系统运行权限与病毒相同，检测结果容易遭到篡改。虚拟机监视器作为云平台的核心组件，具备高特权、
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: 基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为智能识别 (2015年) 针对Android系统提供的基于应用权限授权的安全管理机制粒度较粗,并且一旦用户对应用软件授权即无法更改或追踪权限使用的问题,提出了一种基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为识别方法.该方法综合考虑软件运行时的...
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