【摘 要】
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当前在恶意程序多分类检测领域,传统静态和动态检测方法受反取证技术影响较大;在新型基于网络流量的检测方法中,由于各类恶意程序流量特征的相似性较大,使用人工提取的数据流特征和传统机器学习方法不能取得较高的准确率。针对上述问题,文章提出一种基于XGBoost与Stacking融合模型的恶意程序多分类检测方法。在获取目标恶意程序对外通信流量并自动提取初始网络特征后,对初始数据集进行预处理和多重特征选择,而
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费[3242017013],公安部软科学计划[2020LLYJXJXY031],公安部技术研究计划[2016JSYJB06],辽宁省自然科学基金[2015020091,20180550841,2019-ZD-0167],辽宁省社会科学规划基金[L16BFX012]。
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当前在恶意程序多分类检测领域,传统静态和动态检测方法受反取证技术影响较大;在新型基于网络流量的检测方法中,由于各类恶意程序流量特征的相似性较大,使用人工提取的数据流特征和传统机器学习方法不能取得较高的准确率。针对上述问题,文章提出一种基于XGBoost与Stacking融合模型的恶意程序多分类检测方法。在获取目标恶意程序对外通信流量并自动提取初始网络特征后,对初始数据集进行预处理和多重特征选择,而后使用基于XGBoost的特征创造算法,在初始特征基础上自动化生成高级特征集,并结合Stacking集成
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