计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
13期
26-29
,共4页
张波云%殷建平%张鼎兴%蒿敬波%王树林
張波雲%慇建平%張鼎興%蒿敬波%王樹林
장파운%은건평%장정흥%호경파%왕수림
计算机病毒%集成学习%信息增益%BP神经网络
計算機病毒%集成學習%信息增益%BP神經網絡
계산궤병독%집성학습%신식증익%BP신경망락
在借鉴传统的特征扫描技术的基础上,提出了一种基于n-gram分析的计算机病毒自动检测方法.将基于信息增益的特征选择技术引入集成神经网络的构建中,结合Bagging算法,同时扰动训练数据和输入属性生成精确且差异度大的个体分类器,在此基础上以集成的BP神经网络为模式分类器实现对病毒的检测.该法并不针对某一特定病毒,是一种通用的病毒检测器.实验表明提出的检测方法具有较强的泛化能力和较高的精确率.
在藉鑒傳統的特徵掃描技術的基礎上,提齣瞭一種基于n-gram分析的計算機病毒自動檢測方法.將基于信息增益的特徵選擇技術引入集成神經網絡的構建中,結閤Bagging算法,同時擾動訓練數據和輸入屬性生成精確且差異度大的箇體分類器,在此基礎上以集成的BP神經網絡為模式分類器實現對病毒的檢測.該法併不針對某一特定病毒,是一種通用的病毒檢測器.實驗錶明提齣的檢測方法具有較彊的汎化能力和較高的精確率.
재차감전통적특정소묘기술적기출상,제출료일충기우n-gram분석적계산궤병독자동검측방법.장기우신식증익적특정선택기술인입집성신경망락적구건중,결합Bagging산법,동시우동훈련수거화수입속성생성정학차차이도대적개체분류기,재차기출상이집성적BP신경망락위모식분류기실현대병독적검측.해법병불침대모일특정병독,시일충통용적병독검측기.실험표명제출적검측방법구유교강적범화능력화교고적정학솔.