恶意软件

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基于词嵌入和特征融合的恶意软件检测研究
《信息安全研究》2025年第5期412-419,共8页师智斌 孙文琦 窦建民 于孟洋 
信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所)开放课题(C23600-06)。
针对现有传统方法存在特征提取和表示受限、无法同时捕获API序列的空间语义特征和时序特征、无法捕获能决定目标任务的关键特征信息等问题,利用自然语言处理领域的词嵌入技术和多模型特征抽取以及特征融合技术,提出一种基于词嵌入和特...
关键词：恶意软件检测 软件调用序列 多重卷积网络 长短期记忆网络 特征融合 
基于图神经网络的抗混淆恶意软件检测方法
《淮阴师范学院学报(自然科学版)》2025年第1期8-13,共6页黄文盛 卞云波 
南京开放大学课程建设项目(JG202301);教育部供需对接就业育人项目(2023122881605)。
为更准确识别和分析恶意软件行为,提出一种基于图神经网络的抗混淆恶意软件检测方法.该方法使用Cuckoo Sandbox收集网络内软件行为代码序列后,先使用解析器生成器读取、处理和执行软件行为代码序列,生成软件代码二进制文件的抽象语法树...
关键词：图神经网络 代码属性图 傅里叶变换 抽象语法树 节点特征 恶意软件检测 
融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究
《计算机工程与应用》2025年第6期317-327,共11页刘红玉 高见 
中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项(2023SYL07)。
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的...
关键词：违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(CBAM) 深度学习 
API特征识别技术在铁路信息网的应用研究
《通讯世界》2025年第3期4-6,共3页高天娇 朱贺 
中国铁路信息科技集团有限公司科技研究开发计划青年科研专项“WAAP防护技术在铁路互联网接入的应用研究”[WJZG-CKY-2023017(2023Q02)]。
随着人工智能的快速发展,下一代铁路信息网对外开放的业务系统呈现多元化的趋势,为规避铁路暴露面风险,基于自动化机器学习(automated machine learning,AutoML)研究应用程序编程接口(application programming interface,API)特征识别...
关键词：铁路 API函数 AutoML 特征识别 恶意软件 
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述
《计算机学报》2025年第3期650-674,共25页谢丽霞 魏晨阳 杨宏宇 胡泽 成翔 张良 
国家自然科学基金民航联合研究基金重点项目(U2433205);国家自然科学基金项目(62201576,U1833107);江苏省基础研究计划自然科学基金青年基金项目(BK20230558);中国民航大学飞联网重点实验室开放基金(MIIFLW202304)资助。
恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高...
关键词：恶意软件 检测与分类 混淆技术 深度学习 图像化方法 数据集 
基于优化遗传算法的恶意软件漏洞检测方法
《信息技术与信息化》2025年第3期95-98,共4页陈宇翔 
恶意软件的攻击技术不断进化,呈现出多态性与变形性的显著特征。这些恶意软件能够灵活地对自身代码结构进行调整,致使每次发起攻击时的形态都各不相同,让人难以预测。传统检测方法依赖静态漏洞评分标准,难以准确评估恶意软件变化攻击下...
关键词：遗传算法 优化算法 恶意软件 漏洞检测 高频运行码特征 
基于行为分析的恶意软件检测方法研究
《网络安全和信息化》2025年第2期37-39,共3页彭烈华 
提出了一种基于行为分析的恶意软件检测方法,采用图神经网络对恶意软件的行为特征进行建模,通过行为特征提取、图结构构建和图卷积操作,实现了对恶意软件的检测。
关键词：恶意软件 神经网络 行为特征提取 结构构建 
基于图神经网络的恶意软件家族识别方法研究
《网络安全和信息化》2025年第2期46-48,共3页王宏坤 冯妙娣 鲁伟良 姜波 
提出了基于图神经网络的恶意软件家族识别方法,通过将恶意代码转换为图结构并利用图神经网络进行特征学习,有效提升了识别的准确性与鲁棒性。
关键词：恶意软件 神经网络 恶意代码 鲁棒性 识别方法 家族 准确性 有效提升 
基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法研究
《成都信息工程大学学报》2025年第1期21-28,共8页唐明婕 甘刚 
四川省科技计划资助项目(23ZDYF0380、2021ZYD0011)。
在当下恶意软件蔓延的背景下,恶意软件检测需求不断增加。提出一种基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法,通过静态分析提取API调用图,显示出应用程序的行为。通过使用SDNE图嵌入算法,从API调用图中进行结构特征和内容特征的...
关键词：API调用图 SDNE嵌入 双向图注意力 安卓恶意软件检测 
基于加权复杂网络的恶意软件入侵预警算法
《计算机仿真》2025年第2期422-426,共5页熊欢 刘鑫 
恶意入侵代码的种类较多,每种入侵软件均具有特定攻击方式和特征,导致准确预警恶意入侵困难。为此,提出基于加权复杂网络的软件恶意入侵预警算法。构建加权复杂网络模型,获取网络节点的强度,检测网络异常节点,计算样本方差,获取节点中...
关键词：加权复杂网络 恶意软件 入侵预警 置信度 异常节点检测 
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