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Android 恶意软件检测与无偏置置信保证
通过结合智能手机设备的显著增长以及在敏感应用程序（如互联网银行）中使用移动平台的快速普及，使移动恶意软件迅速增加。本文提出了一种机器学习动态分析方法，为每个恶意软件检测提供可证明有效的置信保证，并且该保证对恶意和良性类别都适用并不受数据偏差
PDF7 months ago
增强企业网络安全：比较机器级和进程级分析用于动态恶意软件检测
分析恶意软件的重要性在于理解恶意软件的工作原理并开发适当的检测和预防方法。通过动态分析可以克服常用的规避静态分析的技术，并提供关于恶意软件运行时活动的见解。我们提出了一个基于进程级别的循环神经网络（RNN）检测模型，该模型相较于基于机器级别
PDF8 months ago
星云：自我注意力用于动态恶意软件分析
通过动态分析和神经网络结构，本文提出了一种多功能的自注意力变换器神经架构 Nebula，用于检测和分类 Windows 恶意软件，并在多个数据集上进行了测试和性能比较。
PDF9 months ago
分析浏览器中的加密货币挖掘
本文通过静态、动态和经济方面的分析，利用机器学习技术和建立分析模型来研究在浏览器内进行加密货币挖掘攻击的程序，并在此基础上构建有效的解决方案。
PDFa year ago
协调在线行为的时间动态：稳定性、原型和影响力
该研究针对协调在线行为进行了第一次动态分析，发现动态分析可以得出更为准确的结果，用户的离开和加入以及网络特性对协调社区的形成有重要影响，这为在线辩论、协调社区的策略和在线影响的研究提供了新的方向。
PDFa year ago
DL-Droid: 基于深度学习的真机 Android 恶意软件检测
本研究提出 DL-Droid，一种通过状态输入生成实现动态分析的深度学习系统，可成功检测安卓手机应用中的恶意程序。
PDF5 years ago