作者：张东; 张尧; 刘刚; 宋桂香恶意代码检测机器学习静态分析动态分析分类模型
摘要：对机器学习算法下主机恶意代码检测的主流技术途径进行了研究,分别针对静态、动态这2种分析模式下的检测方案进行了讨论,涵盖了恶意代码样本采集、特征提取与选择、机器学习算法分类模型的建立等要点。对机器学习算法下恶意代码检测的未来工作与挑战进行了梳理。为下一代恶意代码检测技术的设计和优化提供了重要的参考。
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《网络与信息安全学报》（CN：10-1366/TP）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《网络与信息安全学报》通过刊载信息安全领域有突破的基础理论研究、创新性的关键技术研究、热点安全问题研究，以及与信息安全技术相关的交叉领域的科研学术论文，充分展示我国的研究成果，向科研人员提供全面的前沿信息，开展多边的网络国际交流合作，促进我国信息安全技术的发展与学术水平的提高，为建设网络强国服务。
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