基于操作码行为深度学习的恶意代码检测方法

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基于操作码行为深度学习的恶意代码检测方法

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基于操作码行为深度学习的恶意代码检测方法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-14页
· 课题背景及研究的目的和意义	第9-10页
· 国内外相关技术发展现状	第10-12页
· 本文的主要研究内容	第12-13页
· 本文的组织结构	第13-14页
第2章恶意代码检测方法研究概述	第14-22页
· 恶意代码预处理	第14-18页
· 查壳和脱壳	第14-15页
· 分析反汇编文本	第15-18页
· 恶意代码检测技术	第18-21页
· 基于签名的检测	第18页
· 特征码检验	第18-19页
· 启发式法检验	第19页
· 完整性检验	第19-20页
· 权限控制法	第20页
· 行为法	第20页
· 机器学习和数据挖掘的检测方法	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第3章基于深度置信网络的恶意代码检测	第22-37页
· 引言	第22页
· 操作码特征提取	第22-24页
· n-gram 算法提取特征	第22-23页
· 特征选择方法	第23-24页
· 面向恶意代码检测的深度置信网络	第24-36页
· RBM 预训练	第26-29页
· DBN 无监督反馈调节过程	第29-31页
· BP 反馈调节过程	第31-32页
· 深度置信网络模型	第32-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章系统设计与实验结果分析	第37-64页
· 引言	第37-38页
· 恶意代码检测模型系统	第37-38页
· 恶意代码检测实验数据	第38页
· 恶意代码特征选取	第38-41页
· 基于信息增益的恶意代码特征选取	第39-40页
· 基于文档频率的恶意代码特征选取	第40-41页
· 深度模型结构	第41-45页
· 1-gram 时模型结构	第41-43页
· 2-gram 时模型结构	第43-44页
· 3-gram 时模型结构	第44页
· 4-gram 时模型结构	第44-45页
· 分类结果对比	第45-63页
· 1-gram 时分类结果	第46-50页
· 2-gram 时分类结果	第50-54页
· 3-gram 时分类结果	第54-57页
· 4-gram 时分类结果	第57-61页
· 实验结果总结	第61-63页
· 本章小结	第63-64页
结论	第64-65页
参考文献	第65-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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