基于大数据的混合恶意软件检测系统

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近年来,由于恶意软件的日益扩散,人们期望采用先进的机器学习算法来及时检测其产生的新威胁.基于云的方法允许利用客户端代理产生的大数据来训练这些算法,但另一方面,这对算法的可扩展性和性能构成了严峻的挑战.本文提出了一种基于云的混合恶意软件检测系统,将静态分析和动态分析相结合,在响应时间和检测精度之间找到了一个较好的折衷.我们的系统通过利用客户提供的不断增长的数据,基于深度网络执行其模型的持续学习过程.初步的实验评估证实了本文提出的方法的适用性.
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