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      基于機器學習的移動終端威脅檢測

      2018-03-07 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　移動端高級持續(xù)性威脅（APT）攻擊是近年來出現(xiàn)的一種極其危險的攻擊方式，通過竊取信息對設備造成高風險且可持續(xù)性的危害。而針對移動端入侵檢測的方案由于檢測特征不夠完善，檢測模型準確率不高且存在過擬合問題，導致檢測效果不理想。針對上述問題提出一種優(yōu)化的檢測模型，利用靜態(tài)檢測技術提取出終端應用的靜態(tài)特征，優(yōu)化模型對惡意應用的敏感程度，引用滑動窗口迭代算法提取出延遲攻擊特征，以優(yōu)化模型對延遲攻擊的檢測能力，同時使用Boost技術將決策樹、邏輯回歸、貝葉斯等分類算法進行融合，通過實驗證明該模型提升了APT檢測準確率并規(guī)避了過擬合問題。

      基于機器學習的移動終端威脅檢測

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