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机译:关于针对关键基础设施的恶意软件攻击的抽样效率和对策
Friedrich-Alexander-Univ. Erlangen-Nuernberg, Germany;
Siemens Corporation, Corporate Technology, USA;
Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Brazil;
Siemens Corporation, Corporate Technology, USA;
INRIA Sophia Antipolis, France;
机译:5网络安全技术:新兴威胁的对策:5-1支持混淆软件分析的技术
机译:恶意软件的安全智能对策,以支持NTT集团的安全业务
机译:不断发展的恶意软件对网络攻击的检测,分析和对策技术
机译:WAP:用于评估针对关键基础设施的恶意软件活动的模型和指标
机译:利用机器学习提高动态恶意软件分析的有效性和效率
机译:双层检测框架具有高精度和效率的恶意软件系列在TLS协议上
机译:避免的Windows Malware:对抗抗病毒和可能的对策