28、利用字符串核进行恶意软件检测及社交媒体内部威胁预测

字符串核用于恶意软件检测与内威胁预测

最新推荐文章于 2025-10-29 02:28:59 发布

白露未晞593

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分类专栏：解读《NSS 2013》：网络安全与系统安全的前沿文章标签：恶意软件检测字符串核 SVM

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bash7scripter/article/details/149737032

解读《NSS 2013》：网络安全与系统安全的前沿专栏收录该内容

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利用字符串核进行恶意软件检测及社交媒体内部威胁预测

1. 利用字符串核进行恶意软件检测

在恶意软件检测领域，不同的机器学习方法有着不同的表现。通过对系统调用轨迹的分析，我们可以比较各种方法的效果。

作者	方法	误报率	召回率	准确率
Pfoh 等人	SVM + SSK (系统调用)	0.0386	0.9928	0.9888
Pfoh 等人	SVM + SSK (API)	0.1180	0.9324	0.9290
Rieck 等人	SVM + Poly	-	-	0.88
Rieck 等人	SVM + Poly (扩展)	-	-	0.76
Liao 和 Vemuri

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[系统安全] 三十一.恶意代码检测(1)恶意代码攻击检测及恶意样本分析

杨秀璋的专栏

06-21

1万+

前文分享了逆向知识，利用Cheat Engine工具逆向分析游戏CS1.6，并实现无限子弹功能。这篇文章将结合作者的《系统安全前沿》作业，论文及绿盟李东宏老师的博客及宋老师的论文，从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识。在学术界方面，用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法；在产业界方面，主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。关于攻击溯源的博客和论文都比较少，希望这篇文章对您有所帮助，如果文章中存在错误、理解不到位或侵权的地方，还请告知作者与海涵。且看且珍惜，加油~

[网络安全自学篇] 三十五.恶意代码攻击检测及恶意样本分析

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1万+

本文主要结合作者的《系统安全前沿》作业，相关论文及绿盟李东宏老师的博客，从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识。在学术界方面，用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法；在产业界方面，主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。关于攻击溯源的博客和论文都比较少，希望这篇文章对您有所帮助，如果文章中存在错误或理解不到位的地方，还请告知作者与海涵~

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21、利用机器学习进行恶意URL检测

tt34567的博客

10-29

本文综述了利用机器学习进行恶意URL检测的研究进展，涵盖了黑名单与启发式方法的局限性，并重点介绍了基于机器学习的检测技术。文章详细描述了三类主要特征：基于URL的词法特征、基于DNS的特征以及基于网页内容的特征，并列举了多种用于分类的机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林和深度学习模型。通过分析多个研究案例和常用数据集，展示了不同算法在恶意URL识别中的性能表现，强调了静态特征与ML结合在安全性与效率上的优势。

54、基于深度学习的恶意URL检测技术解析

whisky的博客

09-16

本文深入探讨了基于深度学习的恶意URL检测技术，分析了传统特征工程方法的局限性，并介绍了CNN、LSTM及混合架构在URL检测中的应用。文章详细解析了多种字符级深度学习模型（如Invincea、Endgame、MIT、CMU等）的架构与性能，提出了DeepURLDetect（DURLD）混合模型，并通过多个数据集上的实验结果对比了不同模型的表现。研究强调了时间分割方法对零日攻击检测的重要性，指出了当前缺乏公开基准数据集的问题，并给出了模型优化建议与未来研究方向，为提升网络安全中的恶意URL检测能力提供了系统

21、网络空间社交网络中的网络欺凌检测与防范

pz8901234的博客

09-05

本文系统探讨了网络空间社交网络中的网络欺凌检测与防范技术。内容涵盖数据预处理的关键步骤，如去除停用词、词干提取、共指消解等；详细分析了基于内容、情感、用户和网络的四大类检测特征；综述了监督学习、半监督学习、基于词典和基于规则等多种检测方法及其应用案例。文章还比较了不同方法的优缺点，提出了面临的挑战，包括数据标注、语义理解与隐私安全，并展望了多模态融合、深度学习应用、可解释性增强和实时预警等未来发展方向，为构建安全健康的网络环境提供了技术参考和实践指导。

3、机器学习与人工智能在网络空间恶意使用检测中的作用

e4f5g6h的博客

07-24

本文探讨了机器学习和人工智能在检测网络空间恶意使用中的关键作用，分析了不同神经网络架构的特点，深入研究了当前网络安全的现状与挑战，特别是暗网和深网对网络犯罪的影响。文章还介绍了人工智能在网络犯罪中的具体应用，如Deep Hack、DeepExploit22和DeepLocker24等工具，以及应对这些威胁的策略与措施。此外，本文总结了机器学习在恶意软件检测中的优势与局限性，并展望了未来网络安全的发展方向，提出了技术创新、跨领域合作和教育普及等应对策略。

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08-04

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在人工智能与网络安全深度融合的时代，威胁检测正经历着从传统规则引擎向智能认知系统的革命性转变。本文将以架构师的独特视角，全面解析如何运用提示工程技术构建下一代威胁检测模型。我们将从当前安全检测面临的核心挑战出发，深入探讨提示工程与威胁检测的融合机理，系统阐述从基础概念到高级策略的完整知识体系。

人工智能内部原理（二）

龙哥盟

05-19

2007

一个好的 AI 模型应该处理多样化和大规模的数据来源，并且通过特征工程进行增强。项目团队应该考虑将多种技术结合起来，包括（好的）无监督学习。AI 解决方案应该是简单易用的模块，非专家也能轻松集成的。公司在使用 AI 模型时应该应用适当的质量保证，以确保它们能按预期工作，具有韧性，并且能够有效扩展。AI 模型应该易于部署和安全，并且应该解决隐私问题。人类应该能够理解它们的运作方式。为了达到一定程度的智能，未来的 AI 系统应该理解类比、推理、上下文等当前缺失的许多概念。

3、机器学习与人工智能在检测网络空间恶意使用中的作用

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08-01

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本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。

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Buffer内存管理实战技巧 # 嵌入式Buffer优化：传感器数据滤波与FreeRTOS队列管理在嵌入式与物联网系统中，资源受限的环境对Buffer内存管理提出高要求，本文聚焦传感器数据采集滤波缓存、执行器控制指令缓冲和FreeRTOS任务间消息队列的优化。传感器数据缓存采用环形缓冲区设计，以2的幂大小便于位运算取模，实现滑动窗口滤波算法，减少CPU负载和内存碎片；执行器指令缓冲使用优先级队列，确保高优先级指令优先执行，避免冲突和延迟；FreeRTOS消息队列通过静态内存分配、合理队列长度和紧凑消息结构，提升任务通信效率。代码示例展示了C语言实现的环形缓冲区初始化、读写操作和批量处理，以及FreeRTOS队列的创建、发送和接收机制，包括非阻塞发送和批量处理以减少上下文切换。优化策略包括使用静态内存分配避免动态分配开销、批量处理数据降低函数调用频率、中断与任务分离提高响应性、对齐内存访问提升CPU效率。最佳实践建议根据应用场景选择缓冲类型、使用2的幂大小、避免动态内存分配、设计紧凑数据结构、批量处理数据、合理设置队列长度和定期监控缓冲状态。这些方法帮助在内存小、CPU弱的嵌入式设备中实现稳定高效的数据处理、指令控制和任务通信，提升系统整体性能和可靠性。

433无线数传模块详解[可运行源码]

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本文详细介绍了单片机开发中常用的433无线数传模块，包括其定义、用途、应用领域以及发射和接收模块的技术指标。433MHz无线模块采用高频射频技术，适用于安全报警、无线自动抄表、家庭和工业自动化等领域。文章还提供了基于STM32的部分实现代码，展示了如何配置和初始化433模块。此外，文中还提到了智能家居安全预警系统、远程控制和远程抄表等具体应用场景，为读者提供了全面的技术参考和实践指导。