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恶意程序检测
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科技报告
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产品样本
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排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
相关度排序
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
一种
恶意程序
检测
方法及相关装置
本发明实施例公开了一种
恶意程序
检测
方法及相关装置,用于借助于预先安装于终端设备中的SDP软件定义边界客户端,获取目标进程在访问内网资源地址的流量,以及获取目标进程在访问外网资源地址的流量,基于目标进程的双向流量行为进行相...
殷伟
卢佳顺
一种
恶意程序
检测
方法及装置
本申请实施例公开了一种
恶意程序
检测
方法,包括:监控运行于计算机设备中的进程对目标文件的访问行为,目标文件是计算机设备中不存在的敏感文件。考虑到
恶意程序
在盗取用户的敏感数据时,会根据自身预置的文件列表读取计算机设备上的文件...
易蜀锋
恶意程序
检测
方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及一种
恶意程序
检测
方法、装置、设备及存储介质。本申请在
恶意程序
检测
时,首先从分级沙箱
检测
系统中确定目标沙箱及目标监控策略;该分级沙箱
检测
系统包括至少两个不同级别的沙箱;将目标
程序
通过目标沙箱运行,通过目标监控策略...
翁迟迟
多模态特征线性加权融合的安卓
恶意程序
检测
方法及系统
本发明提供了一种多模态特征线性加权融合的安卓
恶意程序
检测
方法及系统,属于
恶意程序
分析技术领域。将安卓应用
程序
的Dalvik字节流数据可视化为“矢量”彩色图像;构建动态权限信息表对安卓应用
程序
的权限信息进行独热编码处理;分...
葛继科
何明坤
陈宗成
刘翰
黄登婕
陈升国
于希南
凌劲
刘金源
陈国荣
葛红瑞
向瑜
基于多模态特征融合的Android
恶意程序
检测
方法研究
2025年
现有Android
恶意程序
检测
方法主要使用单模态数据来表征
程序
特征,未能将不同的特征信息进行充分挖掘和融合,导致
检测
效果不够理想。为了提升
检测
的准确率和鲁棒性,提出一种基于多模态特征融合的Android
恶意程序
检测
方法。首先对权限信息进行编码处理并将Dalvik字节码数据可视化为“矢量”RGB图像,然后构建前馈神经网络和卷积神经网络分别对文本和图像模态表征的数据进行特征提取,最后对提取的不同模态特征向量分配不同的权重并相加进行融合后对其进行分类。实验结果表明,该方法对Android
恶意程序
的识别准确率和F1分数都达到了98.66%,且具有良好的鲁棒性。
葛继科
何明坤
陈祖琴
凌劲
张一帆
关键词:
ANDROID
恶意程序
多模态
前馈神经网络
卷积神经网络
恶意程序
检测
方法及装置
本发明公开了一种
恶意程序
检测
方法及装置,所述方法包括:监听模拟鼠标点击操作和进程创建操作;在监听到模拟鼠标点击操作时,判断模拟鼠标点击操作是否为通过IAccessible接口发起的远程过程调用;若模拟鼠标点击操作为通过所...
魏狄龙
一种
恶意程序
检测
方法、系统及相关装置
本申请提供一种
恶意程序
检测
方法,包括:获取待
检测
文件;确定所述待
检测
文件中的
恶意程序
代码段;在
恶意程序
的进程内存中申请预设空间,并将所述
恶意程序
代码段复制到所述预设空间;在所述预设空间利用硬件断点
程序
对所述
恶意程序
代码段...
白智毅
范渊
吴卓群
一种
恶意程序
检测
方法、装置及电子设备
本公开涉及一种
恶意程序
检测
方法、装置及电子设备,应用于网络安全技术领域,解决压缩API信息过程中丢弃大量信息导致
检测
误报率高的问题,其中该方法包括:获取第一待
检测
信息和第二待
检测
信息,第一待
检测
信息和第二待
检测
信息为不同...
段亚伦
一种基于深度学习的
恶意程序
检测
方法
本申请公开了一种基于深度学习的
恶意程序
检测
方法,所述方法包括以下步骤:S100:收集数据,提取特征;S200:预处理数据;S300:设计深度学习模型;S400:训练深度学习模型;S500:部署深度学习模型;S600:优化...
林美蓉
恶意程序
检测
方法、装置、设备及存储介质
本公开涉及一种
恶意程序
检测
方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:获取当前
检测
模式;若当前
检测
模式为静态分析模式,则监测静态分析模式的第一持续时间和等待队列中待
检测
程序
的占比;在第一持续时间和占比满足第一切换条件的情...
王秋雯
郝行行
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牛伟纳
作品数:252
被引量:89
H指数:6
供职机构:电子科技大学
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田东海
作品数:30
被引量:0
H指数:0
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张洪彬
作品数:11
被引量:2
H指数:1
供职机构:电子科技大学
研究主题:恶意程序检测 恶意程序 特征矩阵 应用程序 异构信息
张小松
作品数:383
被引量:295
H指数:10
供职机构:电子科技大学
研究主题:主旨 漏洞 加密 恶意软件 区块链
汪洁
作品数:35
被引量:94
H指数:6
供职机构:中南大学
研究主题:入侵检测 多态蠕虫 网络安全 恶意程序 蠕虫特征
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