基于N-Gram的计算机病毒特征码自动提取的改进方法.7z

【转发】【引用】【论文】随着计算机技术的发展和普及，计算机病毒带来的危害日趋严重。传统 N-Gram 算法难以提取不同长度的特征，导致有效特征缺失，并产生庞大的特征集合，造成空间的浪费。针对这些问题，提出一种改进的基于 N-Gram 的特征码自动提取方法。该方法在原有 N-Gram 特征才是取算法的基础上引入变长 N-Gram 特征，才是取不同长度的有效特征，生成不定长病毒特征码。综合考虑特征频率的相关性，利用特征浓度对 N-Gram 特征进行有向筛选，生成数据字典，节省存储空间。实验结果表明，与羊纯使用定长 N-Gram 的算法相比，该方法能有效降低特征码自动提取的误报率。

Android恶意软件检测研究与进展.7z

【转发】【引用】【论文】针对持续恶化的 Ａｎｄｒｏｉｄ安全形势，从恶意 软 件 检 测 的 角 度，首 先 总 结 了 Ａｎｄｒｏｉｄ恶 意 软 件 在 安 装、触发和恶意负载方面的特征和发展趋势；以此为基础，结合 Ａｎｄｒｏｉｄ平台特性和移动智能终端环境限制，系统化论述了现有 Ａｎｄｒｏｉｄ恶意软件分析与判定技术，指出了权限分析、动态分析和静态分析的实现方法及其优缺点；介绍 了基于特征值和基于启发式的恶意软件判定方法．最后，根据已有 Ａｎｄｒｏｉｄ恶意软件检测研究的不足，提出了未来的研究方向和发展趋势。

基于文本及符号密度的网页正文提取方法.7z

【转发】【引用】【论文】大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。这些额外的内容亦被称为噪声，通常与主题无关。由于这些噪声会妨碍搜索引擎对 Web 数据的挖掘性能，所 以需要过滤噪声。在本文中，我们提出基于网页文本密度与符号密度对网页进行正文内容提取，这是一种快速，准确通用的网页提取算法，而且还可以保留原始结构。通过与现有的一些算法对 比，可以体现该算法的精确度，同时该算法可以较好的支持大数据量网页正文提取操作。

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技术给文件层面的检测造成了很大阻碍，基于二进制的程序动态分析技术给描述和防御恶意威胁提供了一种新的手段。

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