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【2h】

An approach for detecting malicious emails using runtime monitoring with hidden data

机译：使用带有隐藏数据的运行时监视来检测恶意电子邮件的方法

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Approved for public release; distribution is unlimited

机译：批准公开发布；发行是无限的

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Sellers Kristin R.;
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年度 2016
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1. Enhanced Approach to Detect Malicious VBScript Files Based on Data Mining Techniques [J] . Doaa Wael, Samir G. Sayed, Nashwa AbdelBaki Procedia Computer Science . 2018,第5期

机译：基于数据挖掘技术来检测恶意VBScript文件的增强方法
2. BCFtools/RoH: a hidden Markov model approach for detecting autozygosity from next-generation sequencing data [J] . Narasimhan Vagheesh, Danecek Petr, Scally Aylwyn, Bioinformatics . 2016,第11期

机译：BCFtools / RoH：一种隐藏的马尔可夫模型方法，用于从下一代测序数据中检测自噬性
3. Challenges in detecting genomic copy number aberrations using next-generation sequencing data and the eXome Hidden Markov Model: a clinical exome-first diagnostic approach [J] . Toshiyuki Yamamoto, Keiko Shimojima, Yumiko Ondo, Human genome variation. . 2016,第1期

机译：使用下一代测序数据和eXome隐马尔可夫模型检测基因组拷贝数异常的挑战：临床外显子优先的诊断方法
4. Runtime execution monitoring (REM) to detect and prevent malicious code execution [C] . Fiskiran, A.M., Lee, . 2004

机译：运行时执行监视（REM），以检测和防止恶意代码执行
5. Detecting targeted malicious email through supervised classification of persistent threat and recipient oriented features. [D] . Amin, Rohan Mahesh. 2010

机译：通过对持久性威胁和面向收件人的功能进行监督分类来检测目标恶意电子邮件。
6. Challenges in detecting genomic copy number aberrations using next-generation sequencing data and the eXome Hidden Markov Model: a clinical exome-first diagnostic approach [O] . Toshiyuki Yamamoto, Keiko Shimojima, Yumiko Ondo, 2016

机译：使用下一代测序数据和eXome隐马尔可夫模型检测基因组拷贝数异常的挑战：临床外显子优先的诊断方法
7. Detecting malicious tweets in twitter using runtime monitoring with hidden information [O] . Yilmaz Abdullah 2016

机译：使用运行时监视和隐藏信息来检测Twitter中的恶意推文
8. Approach for Detecting Malicious Emails Using Runtime Monitoring with Hidden Data. [R] . Sellers, K. R. 2016

机译：利用隐藏数据进行运行时监控检测恶意电子邮件的方法。

An approach for detecting malicious emails using runtime monitoring with hidden data

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