作者:胡永涛; 王维; 肖新光决策树病毒反病毒恶意代码恶意程序样本处理
摘要:在反病毒企业中,对未知样本的分析处理和病毒的判定,往往依靠大量的人工判定,而每日捕捉上来的样本数量是非常大的,这会导致对危险级别较高的样本往往得不到最优先的处理,本文建立了一种基于决策树的恶意代码判定方法,从大量的已知数据挖掘过程中学习并建立了决策树模型,应用于未知样本的预分拣流程中,准确率达到91.2%以上,取得了较为显著的判定效果。
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《信息网络安全》(CN:31-1859/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,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。 《信息网络安全》是中国计算机学会唯一指定信息网络安全类会刊,也是公安部公共信息网络安全监察工作对外宣传的窗口。它全方位报道信息网络安全领域的最新动态,宣传我国有关信息网络安全的法律、法规和相关政策,融权威性、学术性、实用性、可读性于一体。
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