9、社交网络中的恶意软件分析与心理健康干预游戏化探索

社交网络恶意软件分析与心理干预游戏化探索

社交网络中的恶意软件分析与心理健康干预游戏化探索

1. 恶意软件分析相关内容

1.1 ConfermoAV行为与降噪效果

ConfermoAV试图绕过互联网代理设置。在正确完成降噪后,Malheur的性能有了极大提升。降噪前,GFI沙箱 - Malheur组合的表现比自定义沙箱 - Malheur更好;而将降噪纳入系统后,结果变得更有前景,甚至优于GFI沙箱 - Malheur组合。原始行为配置文件可直接使用,分析发现这种表示方式与Malheur配合良好,相关结果见表1和图4。图4显示,无时间行为配置文件与Malheur的组合表现远优于GFI沙箱与Malheur、原始配置文件与Malheur的组合,且数值越小越好。我们在降噪方面取得了显著改进,目前正在研究更多技术以进一步提升效果。

配置文件 + Malheur实现方式 表现情况
无时间行为配置文件 + Malheur 表现最佳,数值小
GFI沙箱 + Malheur 降噪前表现较好,降噪后不如前者
原始配置文件 + Malheur 表现相对较差

1.2 Malheur算法原理与工作流程

Malheur算法先提取各种原型,再基于获取的n - 元语法进行特征

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