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《2005年全国理论计算机科学学术年会论文集》2005年
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基于Elman网络的未知恶意代码检测系统研究与实现

张波云  殷建平  唐文胜  嵩敬波  
【摘要】:正 1 引言当前的计算机病毒检测技术主要基于特征检测法,该法只能用于检测已知的病毒,对于新出现的病毒的检测无能为力。长期以来,为解决这一问题各反病毒研究机构都在努力探讨病毒检测的智能方法。基于神经网络的病毒检测系统技术如今已经在国内外的一些大型的杀毒防毒软件中得到应用。如1998年Symantec公司宣布把IBM公司专利的神经网络引导检测技术集成到诺顿防病毒(NortonAntiVirus)产品中。M.Schultz等曾提出用数据挖掘的算法如朴素贝叶斯算法等检测未知恶意代码。

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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 赖英旭;;字符串特征集生成方法[J];北京工业大学学报;2009年12期
2 赖英旭;杨震;;改进贝叶斯算法在未知恶意软件识别中的研究[J];北京工业大学学报;2011年05期
3 刘钦创;郭庚麒;;模式分类中的非参数技术方法研究[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2010年04期
4 刘才铭;赵辉;张雁;曾金全;彭凌西;;受人工免疫启发的脚本病毒检测模型[J];电子科技大学学报;2007年06期
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