Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65587
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Классификация вредоносного программного обеспечения с помощью методов машинного обучения
Authors Чумаченко, К.И.
ORCID
Keywords методы машинного обучения
вредоносное программное обеспечение
методы обнаружения вирусов
методи машинного навчання
шкідливе програмне забезпечення
методи виявлення вірусів
machine learning methods
malicious software
virus detection methods
Type Conference Papers
Date of Issue 2017
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65587
Publisher Сумский государственный университет
License
Citation Чумаченко, К.И. Классификация вредоносного программного обеспечения с помощью методов машинного обучения [Текст] / К.И. Чумаченко // Інформатика, математика, автоматика: матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 17-21 квітня 2017 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. - Суми: СумДУ, 2017. - С. 40.
Abstract В данной работе было проведено исследование, направленное на определение наиболее точного метода обнаружения вирусов, представленного в виде задач бинарной классификации (вирус / легитимная программа) и многоклассовой классификации. В качестве признаков были использованы успешные и безуспешные вызовы API, а также соответствующие коды возврата, которые были получены во время выполнения вирусов в изолированной виртуальной среде.
Appears in Collections: Наукові видання (ЕлІТ)

Views

Australia Australia
1
Germany Germany
1382
Greece Greece
1
Ireland Ireland
2764
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
99
Ukraine Ukraine
10663
United Kingdom United Kingdom
5529
United States United States
31892
Unknown Country Unknown Country
10662

Downloads

China China
2
Germany Germany
1
Ireland Ireland
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
1
Norway Norway
1
Ukraine Ukraine
31892
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
62994
Unknown Country Unknown Country
3

Files

File Size Format Downloads
Chumachenko_API.pdf 447.81 kB Adobe PDF 94897

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.