...
机译:SFEM:使用机器学习方法检测恶意Office文档的结构特征提取方法
Ben Gurion Univ Negev, Dept Informat Syst Engn, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Cyber Secur Res Ctr, Malware Lab, IL-84105 Beer Sheva, Israel;
Ben Gurion Univ Negev, Dept Informat Syst Engn, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Cyber Secur Res Ctr, Malware Lab, IL-84105 Beer Sheva, Israel;
Ben Gurion Univ Negev, Dept Informat Syst Engn, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Cyber Secur Res Ctr, Malware Lab, IL-84105 Beer Sheva, Israel;
Ben Gurion Univ Negev, Dept Informat Syst Engn, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Cyber Secur Res Ctr, Malware Lab, IL-84105 Beer Sheva, Israel;
Machine learning; Malware detection; Static analysis; Structural features; Microsoft office open xml; Document;
机译:基于机器学习的特征提取的恶意URL检测
机译:一套新颖的常规描述功能,可使用机器学习方法增强对恶意电子邮件的检测
机译:基于机器学习的涡流探伤缺陷检测新特征提取方法
机译:基于多视图特征学习的恶意Word文档检测
机译:使用高维功能数据进行过程监控的在线学习和基于小波的特征提取方法。
机译:基于监督的机器学习和特征提取新方法在静态和动态环境中的地震检测
机译:基于机器学习的缺陷检测涡流测试的新颖特征提取方法