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基于特征选择优化算法的非线性SVM木马检测模型  
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【英文篇名】 Trojan Detection Model of Nonlinear SVM Based on Feature Selection Optimization Algorithm
【下载频次】 ★★
【作者】 黄丽梅; 吴丽娟; 冼月萍;
【英文作者】 HUANG Li-mei; WU Li-juan; XIAN Yue-ping; College of Computer and Electronic Information; Guangxi University; Information Network Center; College of Electrical Engineering;
【作者单位】 广西大学计算机与电子信息学院; 广西大学信息网络中心; 广西大学电气工程学院;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2013年 10期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 木马检测; 支持向量机; SVM特征向量库; 非线性SVM分类器;
【英文关键词】 Trojan detection; SVM; SVM feature vector library; nonlinear SVM classifier;
【摘要】 为解决当前木马检测系统中存在的检测率低、无法检测未知木马等问题,提出一种基于特征选择优化MI算法的非线性SVM木马检测模型。本方法提取每一个可执行程序的API调用序列作为特征向量,通过特征选择算法选中区分度大的部分特征并将其量化成SVM可识别的数据,构建SVM特征向量库,利用样本数据对非线性SVM分类器进行训练学习,获得最优分类超平面。实验结果表明,该模型针对木马程序有高效且稳定的检测能力。
【英文摘要】 There are two major issues in the current Trojan detection system: unable to detect unknown Trojans and low detection rate.To solve these problems,a Trojan horse detection model based on nonlinear SVM by using an effective feature selection optimization algorithm is presented.This approach extracts the API calls sequence of each executable program as feature vector,and by choosing the parts of high degree of differentiation in the feature selection optimization algorithm,quantizes it into identifiable data,...
【基金】 广西教育厅科研项目(201106LX005)
【更新日期】 2013-12-23
【分类号】 TP309
【正文快照】 1概述随着互联网技术的发展,网络已深入人们的社会生活,在带来巨大便利的同时,也存在各种各样的安全威胁,其中特洛伊木马以其独特的危害性引起了人们的普遍关注。特洛伊木马(俗称木马)是指隐藏在正常程序中的一段具有特殊功能的恶意代码,是具备破坏和删除文件、发送密码、记录?

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