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基于机器学习的网页木马识别方法研究

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摘要

网页木马程序的加壳和混淆机制使得静态分析遇到困难,而动态分析又有不能穷尽所有执行路径这一问题.文章提出了一种基于机器学习的网马识别方法,提取Url和网马场景的特征,并把Url打上类别标记,对训练数据进行分类模型建构并做了预测实验,取得了比较好的实验效果.

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来源
《信息网络安全》|2011年第9期|74-76|共3页
作者
陈时敏; 韩心慧;
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作者单位

北京大学互联网安全技术北京市重点实验室,北京100871;

北京大学互联网安全技术北京市重点实验室,北京100871;

北京大学计算机科学技术研究所,北京100971;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
网页木马; 机器学习; 网马特征;
入库时间 2023-07-25 11:46:00

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