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Automatic Malicious Code Classification System through Static Analysis Using Machine Learning

机译：通过使用机器学习通过静态分析自动恶意码分类系统

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作者
Sungjoong Kim; Seongkyu Yeom; Haengrok Oh; Dongil Shin; Dongkyoo Shin;
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年度 2020
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1. Detection of malicious code by applying machine learning classifiers on static features: A state-of-the-art survey [J] . Asaf Shabtai, Robert Moskouitch, Yuval Elovici, Information Security Technical Report . 2009,第1期

机译：通过将机器学习分类器应用于静态功能来检测恶意代码：最新调查
2. Automatic classification of object code using machine learning [J] . Clemens John Digital investigation . 2015,第auga期

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3. Hidost: a static machine-learning-based detector of malicious files [J] . Nedim ?rndi?, Pavel Laskov EURASIP journal on information security . 2016,第1期

机译：Hidost：一种基于机器学习的恶意文件探测器
4. Improved malicious code classification considering sequence by machine learning [C] . Paik Incheon IEEE International Symposium on Consumer Electronics . 2014

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5. IoT Malicious Traffic Classification Using Machine Learning [D] . Austin, Michael. 2021

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6. Current state of science in machine learning methods for automatic infant pain evaluation using facial expression information: study protocol of a systematic review and meta-analysis [O] . Dan Cheng, Dianbo Liu, Lisa Liang Philpotts, 2019

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7. Semi-automatic Classification Based on ICD Code for Thai Text-Based Chief Complaint by Machine Learning Techniques [O] . Jarunee Duangsuwan, Pawin Saeku 2018

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