【摘 要】
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为解决传统移动设备恶意软件检测方法对入侵数据定位不准、分辨效果不佳的问题,提出了移动终端恶意软件流量行为自动化检测方法。首先结合特征采集原理提取常见的恶意软件行
【机 构】
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大同煤炭职业技术学院; 同煤二医院;
【基金项目】
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大同煤炭职业技术学院课题:软件流量行为自动化检测方法研究(No.DTMTXYKT2019034)
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为解决传统移动设备恶意软件检测方法对入侵数据定位不准、分辨效果不佳的问题,提出了移动终端恶意软件流量行为自动化检测方法。首先结合特征采集原理提取常见的恶意软件行为特征因子,并根据特征因子定位恶意软件入侵范围,结合动态分析原理筛查定位区域恶意入侵行为影响度及潜在威胁,从而实现对移动终端恶意软件流量行为的准确检测。最后通过实验证实,移动终端恶意软件流量行为自动化检测方法定位精准性相对更高,且具有较高的数据分辨效果,充分满足研究要求。
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