54、基于集成的隐写恶意软件检测与两轮车事故应急管理系统

基于集成的隐写恶意软件检测与两轮车事故应急管理系统

在当今数字化时代，计算机系统面临着各种潜在威胁，其中隐写恶意软件和道路交通事故是两个备受关注的问题。下面将详细介绍基于集成的隐写恶意软件检测系统以及机器学习和地理信息系统（GIS）相结合的两轮车事故检测与应急管理系统。

基于集成的隐写恶意软件检测系统

• 特征提取 ：从PE文件中选取了多种特征，具体如下表所示：
  | 特征描述 | 数量 |
  | — | — |
  | 引用的DLLs | 35 |
  | 引用的APIs | 37 |
  | 引用的DLL数量 | 2 |
  | 引用的API数量 | 2 |
  | 节的数量 | 2 |
  | 导出表中的符号数量 | 2 |
  | 重定位节中的项数量 | 2 |
  | 图像可选头 | 18 |
  | 图像数据目录 | 35 |
  | .txt节 - 头字段 | 15 |
  | .data节 - 头字段 | 15 |
  | .rsrc节 - 头字段 | 15 |
  | .rdata节 - 头字段 | 15 |
  | .reloc节 - 头字段 | 15 |
  | 资源目录表和资源 | 28 |
  | 总计 | 238 |

• 实验设置

  • 实验环境 ：使用10,000张封面图像和一致的隐写图像进行模拟。通过不同的隐写算法将恶意可执行文件的数据插入率设置为不同的像