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One-Class SVM を用いたマルウェアPDF 検出の一考察

机译:一类支持向量机的恶意软件PDF检测研究

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摘要

PDF(False-Positive)は1 つも存在しなかった.5 まとめ本稿では,正常なPDF ファイルの特徴ベクトルのみをOne-Class SVM で学習し,外れ値に分類されたファイルをマルウェアと判定する手法を提案した.提案手法は,分類の正解率が99:7% という高い数値になった.また,正常PDF のみを学習するにも関わらず,正常PDF とマルウェアPDF の双方を機械学習する従来手法の正解率を上回っ
机译:没有PDF(误报) 它不存在。 5小结 在本文中,仅普通PDF文件的特征向量 通过使用一类SVM进行学习,并被分类为异常值。 我们提出了一种确定疾病是否为恶意软件的方法。 所提出的方法具有99:7%的高分类准确率。 成为了。另外,尽管只学习普通的PDF 机器学习普通PDF和恶意软件PDF 超过传统方法的正确答案率

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