共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
蔡啸 《济南职业学院学报》2013,(5):87-89,110
21世纪以来,随着计算机网络技术的快速发展和互联网应用的广泛普及,在网络中存在的安全隐患问题越来越受到网络管理人员的重视.现在网络已经成为人们交流的主要途径,然而网络在传播一些科技工具与技术的同时,恶意软件也开始出现,带给人们很多烦恼和困惑.本文针对计算机网络面临的安全威胁,研究分析了恶意软件的分类,并提出了一些针对恶意软件的防护措施. 相似文献
2.
3.
入侵检测技术是几年来快速发展的一种动态的网络安全技术,应用机器学习方法处理入侵检测问题,是把它对应成一个模式识别与分类问题来处理的.因此讨论几种机器学习的分类方法的原理, 为下一步把机器学习算法应用到入侵检测系统中提供了相关的思路与方法. 相似文献
4.
针对Android平台下恶意软件侵扰问题,提出一种基于权限—敏感API特征的加权朴素贝叶斯分类算法的检测方案。首先对Android应用程序中的配置文件进行解析,然后利用Apktool工具对APK文件进行反编译,提取出权限—敏感API特征集,并通过信息增益算法和卡方检验算法过滤冗余数据,最后利用加权朴素贝叶斯分类算法的恶意软件检测模型进行分类判断。实验结果证明,该系统能有效提高分类器的效率和恶意软件的检测率。 相似文献
5.
当我们还在与病毒、木马无休止地战斗的时候,恶意软件这个讨厌的"东东"便冒了出来。虽然现在网络上查杀恶意软件的工具很多,但我们却忽略了一个重要的恶意软件清理程序——XP系统自带的程序,这个程序还可以升级哦!下面淀粉们就和我一起挖掘XP中的小秘密吧! 相似文献
6.
钟志强 《鞍山师范学院学报》2015,(4):48-52
R语言不仅普遍应用在数理统计,在机器学习领域也有出色表现。本文以机器学习中的分类算法为主要内容,探讨R语言在机器学习中的应用。通过对分类方法结果加以分析,推广了R语言的教学研究与应用。 相似文献
7.
随着信息化的普及和数据库的大量建立,如何从数据中提炼出有用的信息已成为亟待解决的问题。机器学习是人工智能研究的核心问题,文章阐述了机器学习的概念、发展和分类及其应用,提出了机器学习的研究目标,指出了机器学习的发展趋势。 相似文献
8.
自动动态分析是用于检测恶意软件的常用方法。然而,许多恶意软件在辨认出软件分析环境后,便不再执行恶意行为,从而骗过分析环境的扫描。为了检测出这样的恶意软件,一种可行的方法是将恶意软件在多种环境(其中包括裸机环境)下运行,通过比对它在不同环境下的行为序列,来判断恶意软件是否会躲避检测。但是,在应用这样的方法后,还需要人工地去分析恶意软件为了躲避检测所采用 相似文献
9.
Internet上有很多恶意IP,这些IP上提供了恶意软件的下载,是很多客户机感染病毒、木马的源头。在网络设备上封锁客户机对这些IP的通信后,客户机感染木马事件明显减少,网络更加稳定。 相似文献
10.
基于支持向量机的大学生毕业选择预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机（support vector machine,SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是数据挖掘的一项新技术：支持向量分类机（SVC）应用于解决各种实际分类问题,表现出很多优于已有方法的性能．经调查,临毕业大学生做出的毕业方向选择会由其自身一些因素影响,可以根据这些指标来预测其最终选择．对大学生这些自身因素及毕业选择建立支持向量机分类模型进行研究．结果表明,支持向量机分类方法可以做出较好的分类,为预测高校临毕业学生选择提供了一种有效的方法． 相似文献
11.
为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
12.
恶意代码已经成为威胁网络安全的重要因素之一,安全人员一直致力于研究如何有效检测恶意代码,在动态分析方法中可以通过程序的API调用序列进行分析。通过对恶意软件的API调用序列进行编码处理,可以获得图片格式的数据,进而使用卷积神经网络训练出分类模型,从而实现对恶意软件进行分类,获得较高的准确率,针对阿里云天池上的数据集进行实验验证,实验使用有向图编码方式,采用不同的卷积神经网络架构,对比不同方法的准确性。 相似文献
14.
15.
张雅玲 《山西财经大学学报(高等教育版)》2009,(Z1):53-53
文章阐述了恶意软件的含义,恶意软件侵权的保护现状,恶意软件侵权诉讼中的证据,并从法律和技术手段两个层面上对恶意软件进行治理提出建议。 相似文献
16.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2020,(6)
目的:研究机器学习技术在利用孔压静力触探测试(CPTu)识别高灵敏度黏土和快黏土的潜力。创新点:1.成功应用机器学习方法从CPTu结果中分类出高灵敏度黏土和快黏土,并将结果与不同地点的实际土层进行了比较。2.通过对机器学习算法的多次训练确定了可以获得良好结果的最少CPTu个数。方法:1.基于对两个位置已知和土层确定的CPTu数据集的分析,使用3种机器学习图像分类方法(逻辑回归、朴素贝叶斯和隐藏马尔科夫模型)将CPTu数据用于样木分类。2.将结果与实际土层进行比较,识别高灵敏度黏土和快黏土,并从计算性能度量方面比较3个方法的优缺点。结论:仅采用4个CPTu训练样本便可获得基于逻辑回归、朴素贝叶斯和隐藏马尔科夫模型的识别高灵敏度黏土和快黏土的3个分类模型,且分类精度良好。 相似文献
17.
基于机器学习的情感分类方法已经取得了较大进展,但在大量情感分类方法中,往往都是结合词嵌入和传统的机器学习方法,缺乏对文本主题以及时序关系等因素的有效利用。针对上述问题,提出了一种基于主题流与深度学习的情感分类算法,通过分析文本的主题分布,并引入时序关系,在此基础上利用适合的长短记忆神经网络的深度学习方法进行情感分类。实验证明,基于主题流与深度学习的情感分类算法性能较好。 相似文献
19.
朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。 相似文献