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恶意代码可视化检测技术研究综述
文献摘要：
随着反检测技术的不断发展,产生了大量形态多样的恶意代码变种,传统检测技术已无法准确检测出该种未知恶意代码.由于数据可视化方法能将恶意代码的核心表现在图像特征中,因此可视化恶意代码检测方法受到越来越多关注.首先对传统恶意代码检测技术进行概括总结,然后介绍当前主流的恶意代码可视化方法,接着分析了基于恶意代码图像的机器学习与深度学习检测方法,具体涵盖了该方法所用的模型结构、创新点及评估结果,最后对当前检测技术所面临的问题进行总结,并阐述了未来可能的研究方向,旨在助力恶意代码检测技术的发展.
文献关键词：
反检测技术;恶意代码;数据可视化;机器学习;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
李豪;钱丽萍
作者机构：
北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044
文献出处：
引用格式：
[1]李豪;钱丽萍-.恶意代码可视化检测技术研究综述)[J].软件导刊,2022(05):9-16
A类：
反检测技术
B类：
可视化检测,变种,传统检测技术,该种,数据可视化,可视化方法,图像特征,恶意代码检测,模型结构,创新点,未来可能
AB值：
0.169845
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