一种基于最大频繁子图基因的恶意软件系统化命名方法

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中文摘要：为了更好地理解恶意软件的行为和特征，并加强公众对计算机安全的认识，本文提出了一种基于最大频繁子图基因的恶意软件系统化命名方法。该方法动态提取恶意软件的动态特征，使用SFFSM-SPIN-MGM算法和遗传签名来实现最大频繁子图的提取和编码，并建立Trie基因库。然后，利用随机森林算法对恶意软件进行检测。实验结果表明，该模型具有较强的泛化能力，能够有效地识别实验室现有恶意软件的变种测试集。

作者：

周显春、肖衡、焦萍萍、王欣宇

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作者单位：

三亚学院信息与智能工程学院海南 572022

关键词：

恶意软件最大频繁子图基因 SFFSM-SPIN-MGM算法命名方法

出版年：

2024

网络安全技术与应用

北京大学出版社

网络安全技术与应用

CHSSCD

影响因子：0.417

ISSN：1009-6833

年,卷(期)：2024.(1)