![](/images/graphics-bg.png)
A Feature Extraction Method of Hybrid Gram for Malicious Behavior Based on Machine Learning
المؤلفون المشاركون
Feng, Yongxin
Zhao, Yuntao
Bo, Bo
Xu, ChunYu
Yu, Bo
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With explosive growth of malware, Internet users face enormous threats from Cyberspace, known as “fifth dimensional space.” Meanwhile, the continuous sophisticated metamorphism of malware such as polymorphism and obfuscation makes it more difficult to detect malicious behavior.
In the paper, based on the dynamic feature analysis of malware, a novel feature extraction method of hybrid gram (H-gram) with cross entropy of continuous overlapping subsequences is proposed, which implements semantic segmentation of a sequence of API calls or instructions.
The experimental results show the H-gram method can distinguish malicious behaviors and is more effective than the fixed-length n-gram in all four performance indexes of the classification algorithms such as ID3, Random Forest, AdboostM1, and Bagging.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yuntao& Bo, Bo& Feng, Yongxin& Xu, ChunYu& Yu, Bo. 2019. A Feature Extraction Method of Hybrid Gram for Malicious Behavior Based on Machine Learning. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210334
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yuntao…[et al.]. A Feature Extraction Method of Hybrid Gram for Malicious Behavior Based on Machine Learning. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210334
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yuntao& Bo, Bo& Feng, Yongxin& Xu, ChunYu& Yu, Bo. A Feature Extraction Method of Hybrid Gram for Malicious Behavior Based on Machine Learning. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210334
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210334
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)