【摘 要】
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随着网络威胁和攻击越来越普遍,并迅速演变,支持恶意软件和反对恶意软件开发商之间的战斗似乎远远没有接近尾声。此外,人们对于远程和虚拟通信计算机和电子系统的需求,随着covid-19和社会距离的加大而变得越来越大,从而推动了需求曲线向上。这为网络罪犯创造了机会,并导致恶意软件攻击数量显著增加。现代的恶意软件采用各种复杂和不受怀疑的新手段来获得访问,并使被攻击计算机系统不被发现。但是,使用经典的方法来处
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随着网络威胁和攻击越来越普遍,并迅速演变,支持恶意软件和反对恶意软件开发商之间的战斗似乎远远没有接近尾声。此外,人们对于远程和虚拟通信计算机和电子系统的需求,随着covid-19和社会距离的加大而变得越来越大,从而推动了需求曲线向上。这为网络罪犯创造了机会,并导致恶意软件攻击数量显著增加。现代的恶意软件采用各种复杂和不受怀疑的新手段来获得访问,并使被攻击计算机系统不被发现。但是,使用经典的方法来处理恶意软件检测,如基于签名,AV扫描,和其他方法来防止恶意软件攻击已被证明是过时的,不再有效。因此,处理恶意软件是计算机科学与工程,电子通信和技术发展的世界主要挑战之一。执法人员、商业实体和一般用户等利益攸关方遭受了多次严重损失。数据科学在网络安全中的重要性,在预测未来可能的威胁以减轻和预防恶意软件攻击方面,永远都不会被高估。数据科学、机器学习和人工智能在恶意软件预防和控制方面的一些应用已经在学术界提出并在现实世界中实现。我们的工作集中在一个探索性的实现机器学习的恶意软件检测算法,该算法失踪了 PE文件DLL信息,N-Grams,和深度学习技术。我们使用公共恶意软件数据集进行实验,并详细介绍了 ML技术和算法的概述和工作流程的恶意软件检测。并且,数据科学在网络安全中的应用的短暂下降也被探讨.
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