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).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
A cost analysis of machine learning using dynamic runtime opcodes for malware detection
تجزیه و تحلیل هزینه از یادگیری ماشین با استفاده از کد زمان اجرا پویا برای تشخیص بدافزار-2019 The ongoing battle between malware distributors and those seeking to prevent the onslaught
of malicious code has, so far, favored the former. Anti-virus methods are faltering
with the rapid evolution and distribution of new malware, with obfuscation and detection
evasion techniques exacerbating the issue. Recent research has monitored low-level opcodes
to detect malware. Such dynamic analysis reveals the code at runtime, allowing the
true behaviour to be examined. While previous research uses machine learning techniques
to accurately detect malware using dynamic runtime opcodes, underpinning datasets have
been poorly sampled and inadequate in size. Further, the datasets are always fixed size and
no attempt, to our knowledge, has been made to examine the cost of retraining malware
classification models on datasets which grow continually. In the literature, researchers discuss
the explosion of malware, yet opcode analyses have used fixed-size datasets, with no
deference to how this model will cope with retraining on escalating datasets. The research
presented here examines this problem, and makes several novel contributions to the current
body of knowledge.
First, the performance of 23 machine learning algorithms are investigated with respect
to the largest run trace dataset in the literature. Second, following an extensive hyperpa-
rameter selection process, the performance of each classifier is compared, on both accuracy
and computational costs (CPU time). Lastly, the cost of retraining and testing updatable and
non-updatable classifiers, both parallelized and non-parallelized, is examined with simu-
lated escalating datasets. This provides insight into how implemented malware classifiers
would perform, given simulated dataset escalation. We find that parallelized RandomForest,
using 4 cores, provides the optimal performance, with high accuracy and low training and
testing times. Keywords: Malicious code | Network security | Machine learning Computer security | Malware |
مقاله انگلیسی |
2 |
چالش طبقه بندی نرم افزار مخرب در مایکروسافت
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 10 چالش طبقه بندی نرم افزار مخرب مایکروسافت در سال 2015 به همراه انتشار یک مجموعه داده با حجم تقریبی 0.5 ترابایت اعلام شد؛ که شامل جداسازی و کد بالا؛ بیش از 20K نمونه های مخرب است. به غیر از خدمتات در رقابت با دانشگاه ها، مجموعه داده ها یک معیار استاندارد برای تحقیق در مورد مدل سازی رفتار نرم افزار های مخرب است. تا به امروز، مجموعه داده ها در بیش از 50 مقاله پژوهشی ذکر شده است. در اینجا ما یک مقایسه سطح بالا از نشریات با توجه به مجموعه داده ارائه می دهیم. این مقایسه ساده یافتن مسیرهای تحقیق بالقوه در این زمینه و ارزیابی عملکرد آینده در مجموعه داده ها را ممکن کرده است. |
مقاله ترجمه شده |