53、基于机器学习技术的攻击检测与内存恶意软件识别

最新推荐文章于 2025-12-05 20:45:00 发布
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分类专栏： 人工智能的前沿探索 文章标签： 机器学习 攻击检测 NSL-KDD数据集
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基于机器学习技术的攻击检测与内存恶意软件识别

在当今数字化时代，网络安全和数据安全至关重要。机器学习技术在网络攻击检测和恶意软件识别方面发挥着越来越重要的作用。本文将介绍基于机器学习技术的入侵攻击检测方法，以及利用内存分析检测恶意软件和反取证应用的研究。

1. 入侵攻击检测：NSL - KDD数据集应用
1.1 数据集介绍

使用的NSL - KDD数据集是KDD99数据集的改进版本，有42个属性。该数据集包含与自动驾驶汽车相关的网络攻击，有KDDTrain + 和KDDTest + 两个版本，分别有125912和22544个实例。

NSL - KDD 总实例数 正常 Dos Probe R2L U2R
KDD_train 125973 67343 45927 11656 995 52
KDD_test 22544 9711 7460 2885 2421 6
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[网络安全自学篇] 八十八.基于机器学习的恶意代码检测技术详解
杨秀璋的专栏
07-19 2万+
这是作者网络安全自学教程系列，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友们学习，希望您喜欢，一起进步。前文分享了传统的恶意代码检测技术，包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。这篇文章将介绍基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。同时，我再结合自己的经验进行扩充，详细分享了基于机器学习的恶意代码检测技术，基础性文章，希望对
基于机器学习算法检测恶意软件
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05-09 904
PE规范派生子UNIX通用对象文件格式,其实它是一种数据结构,涵盖了windows操作系统加载器管理可行行映射所需要的信息.也就是说在执行程序前加载到内存中.可执行文件中最常见的分节是文本/数据/RSRC/RData和RELOC.注释:恶意软件很少有丰富的图形资源,所以其资源总数较少.PE文件由PE文件头和分节表组成,后面的分节的数据.开源的windows下恶意软件。
NSL-KDD数据集介绍（附下载链接）
A
07-13 1780
难度等级表示每条记录分类时判断的难易程度,是一个[0,21]范围内的整数,数值越 大表示该记录越容易分类,0是最不容易分类的。NSL-KDD每条流量的41个特征的含义如表5-1所示,表中列出了特征名称及其类 型,其中 continuous是 连 续 数 值 型,symbolic是 符 号 类 型。KDDTest-21.ARFF:是 KDDTest+ .arff文件的子集,其中不包括难度级别为21 的记录,该数据集共包含21个难度等级。NSL-KDD共使用41个特征来描述每条流量,这些特征可以分为三组。
基于深度学习的恶意软件检测Python代码及数据
毕业作品网站
06-02 5004
深度神经网络可以有效地挖掘原始数据中的潜在特征，而无需大量数据预处理和先验经验。神经网络在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面取得了一系列的成功，当
机器学习 | 阿里云安全恶意程序检测
ttrr27的博客
07-20 2232
​Hi，大家好，我是半亩花海。 阿里云作为国内最大的云服务提供商，每天都面临着网络上海量的恶意攻击。恶意软件是一种被设计用来对目标计算机造成破坏或者占用目标计算机资源的软件，传统的恶意软件包括蠕虫、木马等。本项目来源于“阿里云天池”的“学习赛”的赛题，针对恶意软件检测的现实场景而提出，应用机器学习相关模型实现阿里云安全恶意程序的检测，在一定程度上提高泛化能力，提升对恶意样本的识别率。
[论文翻译]将机器学习应用于市场规模移动恶意软件检测的经验
my991201的博客
06-12 1489
应用市场是当今移动生态系统的关键所在，也是恶意软件的天然传播渠道，因为它们实际上为恶意应用 "提供了可信度"。在过去的十年中，人们一直在探索机器学习（ML）技术，以实现自动、稳健的恶意软件检测。遗憾的是，迄今为止，我们尚未看到基于 ML 的恶意软件检测解决方案在市场上大规模部署。为了更好地了解现实世界中的挑战，我们与一个主要的安卓应用市场（T-Market）开展了一项合作研究，该市场为我们提供了大规模的地面实况数据。我们的研究表明，成功开发此类系统的关键是多方面的，包括。
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
08-06 4455
基于深度学习的入侵检测系统在提高检测精度和效率方面展现出了巨大的潜力，然而，它仍然面临着一些挑战，例如数据标准化、模型解释性、攻击的多样性等。未来，我们需要在这些方面进行更深入的研究，并开发出更强大的入侵检测系统。
基于AI的恶意软件分析技术（3）
山楂的博客
05-05 8313
2020年一篇综述：基于AI的恶意软件检测和分类研究的发展、趋势和挑战
AI人工智能里机器学习的异常检测技术
AI 领航者的博客
04-11 1274
异常检测在现代社会的各个领域都有着至关重要的作用。其目的在于从大量的数据中识别出那些与正常模式明显不同的样本或事件，这些异常可能代表着潜在的风险、故障、欺诈行为或者新的发现。本文章的范围涵盖了机器学习中常见的异常检测技术，包括基于统计的方法、基于机器学习算法的方法以及深度学习方法等。我们将探讨这些方法的原理、实现步骤以及适用场景，帮助读者全面了解如何运用机器学习技术进行异常检测。本文将首先介绍异常检测的核心概念和相关联系，通过示意图和流程图帮助读者直观理解。
计算机：基于深度学习的Web应用安全漏洞检测与扫描
Hai_Lang_IT的博客
03-12 1178
Web应用漏洞扫描技术通过分析常见的Web应用漏洞类型，构建自动化扫描系统，利用爬虫技术和静态代码分析方法，检测Web应用中的安全隐患。研究中开发了一个原型系统，并对其扫描效果进行了评估，能够有效识别多种类型的漏洞，提升Web应用的安全性。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业、的毕业生而言，不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。
基于深度学习的恶意软件检测研究；MalConv;.zip
02-18
本文将深入探讨“基于深度学习的恶意软件检测研究”这一主题，以及与之相关的“人工智能”、“深度学习”和“Python”等关键技术。 首先，我们来了解深度学习的基本概念。深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑...
6、基于序列的机器学习和深度学习的恶意软件检测
whisky的博客
07-30 90
本文综述了基于序列的机器学习与深度学习在恶意软件检测中的应用，涵盖静态、动态及混合分析方法。重点介绍了隐马尔可夫模型（HMM）和长短期记忆网络（LSTM）在处理操作码序列、API调用等序列数据中的原理与应用，并对比了两类模型的优劣。文章还列举了常用的数据提取工具与近期研究进展，最后展望了未来恶意软件检测技术的发展方向，包括多模型融合、先进深度学习架构的应用以及大数据环境下的高效分析策略。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 829
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 852
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机器学习（一）
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机器学习学习笔记
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1013
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 1478
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
0013机器学习聚类算法（无监督算法）
最新发布
老欧学视觉的博客
12-05 612
机器学习聚类算法摘要 聚类是一种无监督学习技术，通过将相似数据对象聚集到同一簇中，同时最大化不同簇之间的差异性。K-means是最常用的聚类算法之一，其思想简单但效果显著，广泛应用于市场划分、机器视觉等领域。K-means通过迭代优化聚类中心位置实现数据分组，但存在需要预先确定K值和初始中心敏感的问题。肘方法通过观察不同K值下误差平方和的变化趋势来确定最佳聚类数，而K-means++算法改进了初始中心选择方式。实际应用中，K-means可用于鸢尾花数据集等分类任务，通过轮廓系数等指标评估聚类效果。
机器学习--损失函数
weixin_57225400的博客
12-04 341
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
基于MalConv的恶意软件检测系统设计与实现
MalConv恶意软件检测系统是一种基于深度学习的端到端模型，专门用于识别和分类恶意软件样本。该系统的创新之处在于其直接处理原始字节序列的能力，而无需依赖传统的特征工程或反汇编分析，从而有效应对了现代恶意...
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