恶意网站检测论文

9条回答
泡沫鱼头优质答主
应答时长37分钟
关注

摘要1. 恶意文件的传统检测方法 恶意文件检测在机器学习方法流行之前,一直是杀毒引擎的黑箱技术,很少为外界所周知。对于一般粗浅的应用者而言,最简单的做法是

咨询记录 · 回答于2024-06-26 03:40:50

基于深度学习的恶意URL识别

1. 恶意文件的传统检测方法 恶意文件检测在机器学习方法流行之前,一直是杀毒引擎的黑箱技术,很少为外界所周知。对于一般粗浅的应用者而言,最简单的做法是

恶意网页识别研究综述

论文在线出版号 No.12 沙泓州等:恶意网页识别研究综述 3 过伪装成合法网站或在页面中嵌入恶意脚本等方 式,在用户访问时对其网络安全构成威胁。 因此,本文

基于深度学习的在线恶意URL和DNS检测方案

论文从如今网络空间安全的严峻形势出发,引入恶意URL在攻击行为中的表现形式,主要是钓鱼网站。 比较前人所做的工作并总结研究成果,提出基于深度学习的

恶意URL检测网站Ark

NoVirusThanks公司Srl开发的一项免费服务,允许用户使用30多个网站信誉引擎和域名黑名单扫描网站地址,以检测可能的危险网站。 图3 URLVoid 只需在框中输入

网络恶意流量检测与分类方法研究

意流量。该方法实现了对恶意流量的更高检测。 1.3 论文的主要内容 针对传统方法处理大规模异常网络流量检测的不足,应用基于大数据的网络恶意流量分 类检测技术。主要内容包括

社交媒体分析恶意内容自动检测相关论文

1. 论文概要本篇论文发表于Elsevier2018年Computers & Security,从论文名字来看是一篇利用CFG和深度学习来进行恶意软件检测的内容。摘要(经过自己阅读后凝练):

恶意网页的分析及识别方法研究

论文-\-毕业论文 文档标签: 恶意网页的分析及识别方法研究 恶意网页是被黑客篡改并放入恶意代码或者恶意连接的网页,其主要目的在于在客户端机器内植入大量的恶

基于多特征的恶意网页检测研究1

基于多特征的恶意网页检测研究(1).pdf 2014-06-29 上传 基于多特征的恶意网页检测研究(1),特征检测,sift特征点检测,特征点检测,fast特征检测,在线检测恶意网址,恶

基于启发式的病毒检测技术研究

基于启发式的病毒检测技术研究-计算机软件与理论专业论文.docx,万方数据 万方数据 分类号: 密级: U D C : 编号: 工学硕士学位论文 基于启发式的病毒检测技术研

评论(11) 赞(143) 浏览(770)

相关问题

  • 恶意网站检测论文

    1. 恶意文件的传统检测方法 恶意文件检测在机器学习方法流行之前,一直是杀毒引擎的黑箱技术,很少为外界所周知。对于一般粗浅的应用者而言,最简单的做法是

  • 恶意软件检测论文

    行文件中提取Windows API调用、PE头字段等特征,以及PE文件本身字节序列,重点研究如何设计一个智能恶意软件检测深度学习架构。. 实验证明,本文提出的多

  • 恶意代码检测论文

    最后,将降维特征输入到CatBoost分类器中进行恶意软件检测和族分类。 二、贡献 我们提出了一种快速的Android恶意软件检测框架——FAMD,该框架包括三个部分:构建恶意软件检测特征集,

  • 恶意代码检测小论文

    实验部分希望自己今后能复现下,包括GCJ数据集(源码编译二进制)和真实数据集,同时可以深入思考如何进一步提升性能,动态特征和静态特征如何更好地结合实现作者溯

  • 检测淘宝恶意买家论文

    淘宝买家有权在收到货品后凭借自己购物后的体验感受在淘宝网店评论栏中选择是否给予差评。买家作出的相应评级和评论会具有一定的主观性,但只要这种评级和评论

会员服务
  • 论文服务

    一站式论文服务,客服一对一跟踪服务。