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【2h】

Efficient and Interpretable Real-Time Malware Detection Using Random-Forest

机译：使用随机林的高效和可解释的实时恶意软件检测

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作者
Alan Mills; Theodoros Spyridopoulos; Phil Legg;
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年度 2019
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机译：基于语义的在线恶意软件检测：针对恶意软件的高效实时保护
2. Towards an interpretable deep learning model for mobile malware detection and family identification [J] . Giacomo Iadarola, Fabio Martinelli, Francesco Mercaldo, Computers & Security . 2021,第Juna期

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3. SBMDS: an interpretable string based malware detection system using SVM ensemble with bagging [J] . Yanfang Ye, Lifei Chen, Dingding Wang, Journal in computer virology . 2009,第4期

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4. Malware-aware processors: A framework for efficient online malware detection [C] . Ozsoy Meltem, Donovick Caleb, Gorelik Iakov, 2015 IEEE 21st International Symposium on High Performance Computer Architecture . 2015

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5. SCREDENT: Scalable Real-time Anomalies Detection and Notification of Targeted Malware in Smartphones. [D] . McNeil, Paul. 2016

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6. An Efficient DenseNet-Based Deep Learning Model for Malware Detection [O] . Jeyaprakash Hemalatha, S. Abijah Roseline, Subbiah Geetha, 2021

机译：基于高效的恶意软件检测的深度学习模型
7. Malware-Aware Processors: A Framework for Efficient Online Malware Detection [O] . Meltem Ozsoy, Caleb Donovick, Iakov Gorelik, 2015

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