计算机科学 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (8): 178-182.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.08.039
徐小龙,熊婧夷,王新珩,王汝传
XU Xiao-long,XIONG Jing-yi,WANG Xin-heng and WANG Ru-chuan
摘要: 目前海量的恶意代码报告已经成为基于云安全的反病毒网络系统的巨大负担。使用高效、科学的分类方法对大量涌现的已知或未知的恶意代码及其变种进行自动分类处理是快速应对恶意代码的基本前提。为了实现对恶意代码的自动分类,首先对解决聚类问题的经典无监督神经网络模型Kohonen算法进行改进,提出一种新的、引入部分监督学习过程的神经网络模型A_Kohonen算法;然后基于A_Kohonen算法实现对各种恶意代码的自动分类机制,从而为反病毒专家对恶意代码进一步细化与分析处理提供有效支持。实验分析表明,基于A_Kohonen算法的恶意代码自动分类机制能够有效、准确地初步分类恶意代码。
[1] 梁晓.恶意代码行为自动化分析的研究与实现[D].成都:电子科技大学,2008 [2] 杨婷.基于行为分析的恶意代码检测技术研究与实现[D].成都:电子科技大学,2010 [3] Xu X L,Wang R C,Xiao F.Malicious code passive propagation model and vaccine distribution model of P2P networks[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2010,21(1):161-167 [4] 百度百科.杀毒软件[EB/OL].http://baike.baidu.com/view/33433.htm,2012-08-12 [5] 互动百科.云安全[EB/OL].http:/ www.hudong.com/wiki/云安全,2011-07-28 [6] Trend Micro.AntiVirus[EB/OL].http://cn.trendmicro.com,2011-01-26 [7] Stavrou E,Spiliotis S,Charalambous C.Flexible working ar-rangements in context:An empirical investigation through self-organizing maps[J].European Journal of Operational Research,2010,202(3):893-902 [8] Kokhanenko I K.Fractal-clustering analysis of video information[J].Journal of optical technology,2010,77(8):499-503 [9] Fernandez-Varela R,Andrade J M,Muniategui S,et al.Identification of petroleum hydrocarbons using a reduced number of PAHs selected by Procrustes rotation[J].Marine Pollution Bulletin,2010,60(4):526 [10] Carrieri A H,Copper J,Owens D J,et al.Infrared differential-absorption Mueller matrix spectroscopy and neural network-based data fusion for biological aerosol standoff detection[J].Applied Optics,2010,49(3):382-393 [11] Onuki Y,Takayama K.Phase behavior in a ternary lipid membrane estimated using a nonlinear response surface method and Kohonen’s self-organizing map[J].Journal of Colloid and Interface Science,2010,343(2):628-633 [12] 董琦.基于表观模型和邻域信息的图像区域分类与识别算法[D].北京:北京大学,2009 [13] 黎洪松.一种新的自组织神经网络算法[J].北京师范大学学报:自然科学版,2005,41(5):496-498 [14] 郑明文.径向基神经网络训练算法及其性能研究[D].青岛:中国石油大学(华东),2009 [15] 段隆振,朱敏,王靓明.基于双Kohonen神经网络的Web用户访问模式挖掘算法[J].计算机工程与科学,2009,31(9):95-98 [16] 朱敏,段隆振,王靓明.一种基于Kohonen神经网络Web用户行为模式的挖掘方法[J].南昌大学学报:理科版,2009,33(6):591-594 |
No related articles found! |
|