典型文献
基于智能分析的恶意软件检测研究进展和挑战
文献摘要：
在应对恶意软件变种和新增恶意软件时,基于特征匹配等方法的传统恶意软件检测手段往往存在较高的误报率和漏报率.随着人工智能技术的发展,将人工智能应用在恶意软件检测领域具有广阔的发展空间.首先,从数据集构建、安全特征提取、安全特征处理、分类器选择、模型验证和性能评估这5个方面对Windows平台下的恶意软件智能分析相关工作进行了归纳总结;其次,对智能分析在恶意软件检测上所面临的挑战和问题进行了较为细致的阐述;最后,针对所面临的挑战,指出未来潜在的研究方向.
文献关键词：
Windows平台;恶意软件检测;家族识别;智能分析
中图分类号：
作者姓名：
武强;苗彦涛;余尚仁
作者机构：
中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041;中国电子科技网络信息安全有限公司,四川 成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]武强;苗彦涛;余尚仁-.基于智能分析的恶意软件检测研究进展和挑战)[J].通信技术,2022(09):1183-1195
A类：
家族识别
B类：
智能分析,恶意软件检测,变种,特征匹配,检测手段,误报率,漏报率,人工智能应用,检测领域,数据集构建,安全特征,特征处理,分类器,模型验证,性能评估,Windows,台下
AB值：
0.267497
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