Mar, 2024

恶意软件检测中机器学习对 Mal-API-2019 数据集的综合评估

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TL;DR本研究使用机器学习技术对恶意软件检测进行了全面研究，重点评估了在 Mal-API-2019 数据集上使用各种分类模型的效果，旨在通过更有效地识别和减轻威胁来提升网络安全能力。研究探讨了集成和非集成的机器学习方法，例如随机森林、XGBoost、K 最近邻（KNN）和神经网络。特别强调了数据预处理技术的重要性，尤其是 TF-IDF 表示和主成分分析，在提高模型性能方面起到了积极作用。结果表明，集成方法，特别是随机森林和 XGBoost，相比其他方法表现出更高的准确性、精确度和召回率，凸显了它们在恶意软件检测中的有效性。该论文还讨论了限制和未来的潜在方向，强调了持续适应恶意软件演变性质的需求。这项研究为网络安全领域的持续讨论做出了贡献，并为在数字时代开发更强大的恶意软件检测系统提供了实用洞察。
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发现论文，激发创造
  • 通过将机器学习与 Cuckoo 沙盒集成来增强恶意软件检测

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    Nov, 2023

  • 针对网络入侵检测数据集特征调整的集成分类器设计

    本文针对 UNSW-NB15 数据集的类不平衡和特征空间中的类重叠问题，提出了一种机器学习分类器的数据驱动设计和性能评估方法，其中使用 Balanced Bagging、eXtreme Gradient Boosting、Hellinger Distance Decision Tree 等集成方法来解决不平衡数据问题，提出了两种新的算法来解决类重叠问题，并提高了测试数据的分类性能。实验证明，相比已有技术，该方法在二元和多种情况下均有显著优势。

    May, 2022

  • 智能 OMVI：使用新的数据集识别混淆恶意软件变种

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    Sep, 2023

  • 机器学习中的勒索软件检测与分类

    使用 XGBoost 和随机森林算法进行勒索软件攻击的检测和分类，证明其高准确性，为增强网络安全提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • 恶意软件分析的机器学习技术调查

    该论文综述了在 Windows 环境下应用机器学习技术进行恶意软件分析的方法，并介绍了涉及的因素，包括目标、特征和算法。此外，文中还探讨了相关的数据集、问题和挑战以及未来研究方向，如恶意软件分析经济学。

    Oct, 2017

  • 可解释人工智能用于入侵检测模型的比较分析

    本研究通过使用遮挡敏感性方法，对二元和多类别分类的入侵检测任务中的各种机器学习模型进行了分析，使用相同的数据集。我们发现，大多数分类器仅利用少于三个关键特征就能实现高准确性，表明有效的特征工程对于入侵检测可能比应用复杂模型更为重要。我们还发现，在准确性、时间效率和鲁棒性方面，随机森林提供了最佳性能。

    Jun, 2024

  • 揭示安卓恶意软件检测中的机器学习解决方案关键

    机器学习方法对于安卓恶意软件检测起到了关键作用，而本文则通过实证分析全面调查了基于机器学习的安卓恶意软件检测的研究进展，并总结出一些建议以引导未来的研究。

    Feb, 2024

  • 特征工程能帮助量子机器学习进行恶意软件检测吗？

    研究了使用量子机器学习和特征选择策略来提高恶意软件检测的精确度和减少训练时间的混合框架，并给出了初步结果。

    May, 2023

  • 恶意软件分类中机器学习的解密：数据集、特征提取和模型性能的深入探究

    调查了影响基于机器学习的恶意软件检测和分类的关键因素，并发现静态特征优于动态特征，并且结合二者只能稍微改善静态特征的性能。不同包装方式与分类准确性之间没有关联，而在动态提取特征中缺少行为极大地惩罚了它们的性能。较大数量的待分类家族使分类变得更困难，而每个家族的样本数越多，准确性越高。最后，发现在每个家族的样本均匀分布的情况下训练的模型对未见数据更好地推广。

    Jul, 2023

  • 集成模型在缺陷预测中的功效的可理解性分析

    本文介绍了两种基于人工智能的方法，即单个人工智能模型和集成人工智能模型的效果比较和分析，用于预测 Java 类存在错误的概率。实验结果表明，集成人工智能模型的性能优于单个人工智能模型，同时揭示了提升集成人工智能模型性能的因素，这为提高错误预测结果的可靠性提供了潜力。

    Oct, 2023