云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 恶意程序检测

恶意程序检测: 作品数：34被引量：97H指数：7; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：田东海张洪彬张小松牛伟纳姜建国更多>>; 相关机构：北京奇虎科技有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司奇智软件(北京)有限公司电子科技大学更多>>; 相关期刊：《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》《山西电子技术》《清华大学学报（自然科学版）》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>

基于控制流变换的恶意程序检测GNN模型对抗样本生成方法: 《信息网络安全》2024年第12期1896-1910,共15页李奕轩贾鹏范希明陈尘; 国家重点研发计划[2021YFB3101803]。; 基于控制流图的图神经网络检测器在恶意程序检测领域取得了显著的成果,是目前的主流也是最先进的方法。现有的针对恶意程序图神经网络检测模型的对抗样本生成方法,主要通过修改控制流图的基本块或边特征实现,而不是修改输入到模型的原...; 关键词：对抗样本生成图神经网络恶意程序检测控制流图变换

基于改进麻雀搜索算法优化SVM的恶意程序检测: 《警察技术》2024年第2期56-60,共5页邢健徐国天; 辽宁网络安全执法协同创新中心资助项目(编号:WXZX-201807010);公安部软科学计划项目(编号:2020LLYJXJXY031);公安部技术研究计划课题(编号:2016JSYJB06);辽宁省自然科学基金课题(编号:2022-MS-168,2019-ZD-0167,20180550841,2015020091);中央高校基本科研业务费项目(编号:D2021006,3242017013);辽宁省社会科学规划基金项目(L16BFX012);辽宁省教育厅科学研究项目(编号:LJKZ0072)。; 在网络技术快速发展的同时,恶意程序也随之不断进化,其种类和数量不断增多,攻击目标和攻击领域越发广泛,成为当前互联网面临的主要安全威胁之一。犯罪分子利用恶意程序实施远程控制、窃取私密信息、攻击网络基础设施等犯罪行为,给网络...; 关键词：SVM 恶意程序 Tent-Logistic混沌映射麻雀搜索算法全局最优解线性微分递减策略

基于异构信息网络的Android恶意程序检测方法: 《广东工业大学学报》2024年第2期56-64,共9页殷丹丽凌捷; 广东省重点领域研发计划项目(2019B010139002);广州市科技研发计划项目(202007010004)。; 针对传统Android恶意程序检测方法无法解决的伪装及实时检测问题,提出了一种基于异构信息网络的Android恶意程序检测方法。将Android实体及关系建模为异构信息网络中的节点和边,设计了元结构注意力网络表示学习模型和增量学习模型。首...; 关键词：安卓恶意程序检测异构信息网络元结构深度神经网络

恶意程序检测关键技术研究: 《山西电子技术》2023年第1期108-110,共3页刘飞飞; 对恶意程序的概念及描述方法进行了阐述。以恶意程序检测过程为主线,介绍了数据准备阶段使用的静态分析法和动态分析法的特点;梳理了特征提取过程中n-gram描述法、控制流图和数据流图法及API函数依赖关系法的实施原理;分析了训练机器学...; 关键词：恶意程序检测动态分析特征提取机器学习

基于APP恶意程序检测——反欺诈功能设计: 《网络安全技术与应用》2023年第1期54-56,共3页鲁凯闫凯李凯; 针对现阶段网络诈骗事件频发的社会现状,本文研究并设计了一套移动互联网反欺诈系统。系统所应用的技术方面,选用C语言进行底层开发,使用MSQL配合PHP语言进行Web前端开发,来完成基于APP恶意程序检测系统——反欺诈子系统的设计与实现,...; 关键词：移动互联网反欺诈仿冒APP 网络安全研判

基于多阶融合训练的恶意程序检测被引量：1: 《现代计算机》2022年第3期41-45,共5页王丛双方勇; 四川省科技计划项目(2020YFG0076)。; 当前互联网上恶意软件极度泛滥,这些恶意软件不仅影响用户正常使用计算机,甚至还会造成破坏和经济损失,由恶意软件造成的损失事件频发,急需具有良好效果的检测模型。当前针对恶意软件检测的研究成果主要集中在特征工程和算法选择上,由...; 关键词：模型融合特征融合恶意程序检测机器学习

结合应用接口可达性特征的Android恶意软件检测被引量：1: 《电子测量技术》2021年第9期48-55,共8页金泽宇朱正伟; 针对Android恶意软件检测,现有的研究多数提出了多种类特征结合机器学习来提高恶意程序检测中检测率,却少有考虑程序内应用接口调用之间的关联和程序调用图中的边信息。设计了基于应用接口可达性特征的Android恶意软件检测的方法,该方...; 关键词：恶意程序检测机器学习边信息恶意行为可达性特征

基于动态分析与深度学习的恶意程序检测方法被引量：2: 《电子技术与软件工程》2021年第4期258-260,共3页刘金鑫黄玮范文庆巩微董航; 教育部-中国移动科研基金项目MCM20180504;计算机体系结构国家重点实验室开放课题CARCH201910。; 本文提出了一种将动态分析与深度学习相结合的恶意程序检测方法。本文使用Cuckoo沙箱提取应用程序运行时的API序列信息,具体包括API类型、API函数名以及参数。对API序列信息进行预处理后结合Word2vec模型将API序列信息转换成词向量,在...; 关键词：恶意程序检测动态分析卷积神经网络

基于textCNN模型的Android恶意程序检测被引量：1: 《计算机系统应用》2021年第1期114-121,共8页张雄冠邵培南; 针对当前Android恶意程序检测方法对未知应用程序检测能力不足的问题,提出了一种基于textCNN神经网络模型的Android恶意程序检测方法.该方法使用多种触发机制从不同层面上诱导激发程序潜在的恶意行为;针对不同层面上的函数调用,采用特定...; 关键词：ANDROID系统恶意程序检测行为触发 HOOK技术 fastText模型 textCNN模型

移动互联网环境中手机病毒的一种检测及研判模式的研究: 《信息通信》2020年第12期126-130,共5页仲桂芳闫建新; 近年来,随着科技与移动互联网的快速发展,各类手机应用的用户规模不断上升,场景更加丰富,线下场景使用特点突出,移动互联网已经成为最重要的网络接入途径和信息共享渠道。基于开放的网络和系统的移动互联网,在新业务新应用不断出现为用...; 关键词：移动互联网手机病毒恶意程序检测广谱特征研判模式

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