原文:恶意代码检测工具 -- Mathematics Malware Detected Tools

Mathematics Malware Detected Tools 重要:由于缺少测试数据,部分结论可能不正确。更多更准确的结论,还需要进行大量实验。 概述 mmdt Mathematics Malware Detected Tools 是一款基于数学方法的最简单的类 机器学习 工具。该工具通过数学方法对目标对象进行处理,生成相应的标准 指纹 ,通过对指纹的处理,实现 机器学习 中的 分类 聚类 ...

2019-10-30 23:09 0 605 推荐指数:

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恶意代码检测--已看梳理

静态检测技术:   优点:可以提供测试环境更安全、速度更快。   缺点:容易受到包装器和恶意代码混淆技术、部分反拆卸技术的影响,导致静态方法无效。   主要方法:     n-gram字节代码作为特征用于检测野外恶意可执行文件;(n-g表达式是指n序列中相邻的元素,而这些元素可以是字节 ...

Tue Sep 03 00:59:00 CST 2019 0 649
恶意代码分析-工具收集

恶意代码分析-工具收集 恶意代码分析实战 Strings:字符串查找工具 https://docs.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/strings Resource Hacker工具:查看资源节内容 http ...

Fri Jan 11 20:57:00 CST 2019 0 1057
恶意代码分析

上次实验做的是后门原理与实践,里面已经大概讲了杀软的原理。同时也发现杀软很多时候不能识别病毒库中没有的病毒,这时候就需要自己对恶意程序进行分析了。基本的思路就是通过添加对系统的监控,查看监控的日志来分析哪些程序有可能是恶意程序,然后再对这些程序进行分析。 通常恶意代码会建立不必要的网络连接 ...

Fri Apr 13 04:49:00 CST 2018 1 1779
恶意代码类型

绝大多数的恶意代码可以分类为如下几个类别: 1.后门 恶意代码将自身安装到一台计算机上允许攻击者进行访问。后门程序通常让攻击者只需很低级别的认证或者无需认证,便可连接到计算机上,并可以在本地系统执行命令。 2.僵尸网络 与后门类似,也允许攻击者访问系统。但是所有被同一个僵尸网络感染的计算机 ...

Mon Sep 14 03:00:00 CST 2020 0 817
恶意代码分析

20175314 2020-4 《网络对抗技术》Exp4 恶意代码分析 Week8 目录 20175314 2020-4 《网络对抗技术》Exp4 恶意代码分析 Week8 一、实践目标 1、实践对象 2、实践内容 ...

Fri Apr 10 08:08:00 CST 2020 0 797
机器学习&恶意代码检测简介

Malware detection 目录 可执行文件简介 检测方法概述 资源及参考文献 可执行文件简介 ELF(Executable Linkable Format) linux下的可执行文件格式,按照ELF格式编写的文件包括:.so ...

Fri Jan 14 18:40:00 CST 2022 2 846
毕设——基于深度学习的恶意代码检测

大学过得真的快,最近也要开始毕业设计了,这次选题是机器学习,对自己也是一种挑战(之前没有接触过机器学习)。本来打算是学习Java后端技术,找份实习工作,然后等二月份考研成绩出来了,在看看要不要准备复试 ...

Thu Jan 03 19:05:00 CST 2019 4 1151
详解基于机器学习的恶意代码检测技术

摘要:由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率,并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》,作者 ...

Fri Feb 25 23:50:00 CST 2022 0 975
 
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