دانلود مقاله انگلیسی رایگان:از داده های بزرگ به دانش: یک رویکرد زمان فضایی به تشخیص نرم افزارهای مخرب - 2018
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • From big data to knowledge: A spatio temporal approach to malware detection From big data to knowledge: A spatio temporal approach to malware detection
    From big data to knowledge: A spatio temporal approach to malware detection

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    From big data to knowledge: A spatio temporal approach to malware detection


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    از داده های بزرگ به دانش: یک رویکرد زمان فضایی به تشخیص نرم افزارهای مخرب


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Computers & Security, 74 (2018) 167-183: doi:10:1016/j:cose:2017:12:005


    نویسنده:

    Weixuan Mao a,b, Zhongmin Cai a,*, Yuan Yang a, Xiaohong Shi c, Xiaohong Guan a,d


    چکیده انگلیسی:

    The deployment of endpoint protection has been gradually migrated from individual clients to remote cloud servers, which is termed as cloud based security service. The new para digm of security defense produces a large amount of data and log files, and motivates data driven techniques for detecting malicious software. This paper conducts an empirical study on the log of a real cloud based security service to characterize the occurrence of execut able files in end hosts, which concerns 124,782 benign and 113,305 malicious executable files occurred in 165,549,417 end hosts. The end hosts and the timestamps that an execut able file occurs in provide insights into the distribution of software in wild from spatial and temporal perspectives, respectively. Meanwhile, we investigate the strategies behind the char acterizations, and observe the preferential attachment process and the periodicity of file occurrence in end hosts. The observed different occurrence patterns of benign and mali cious files in end hosts inspire us a new scalable approach to malware detection. We learn from the characterizations that, the associated files shared more spatial and temporal in formation in common are more likely to be same in their labels, either benign or malicious. Thus, we devise a graph based semi-supervised learning algorithm for real-time malware detection by taking into account the spatio-temporal information of the distribution of ex ecutable files. Experimental results demonstrate that our approach increases the performance on malware detection by 14.7% over previous techniques on average.
    Keywords: Malware detection ، Data-driven security analysis ، File co-occurrence ، Graph based semi-supervised ، learning ، Content-agnostic


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 17
    حجم فایل: 1684 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5103 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 39370 :::::::: افراد آنلاین: 49