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题名一种基于词加权LDA模型的恶意文件检测方法
被引量：1
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作者
徐建国
王旭阳
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机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第3期313-320,共8页
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基金
2016年青岛市哲学社会科学规划项目(QDSKL1601121)
2017年山东省高校人文社会科学研究计划(思想政治教育专题研究)资助经费项目(J17ZZ27)
2018年山东科技大学研究生科技创新项目(SDKDYC180339)。
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文摘
恶意文件中往往含有出现频率较低、但表征能力更好的特征码,传统的方法未能将这一类特征提取出来。针对该问题,提出一种基于词加权LDA模型的恶意文件检测方法,该方法通过反汇编对样本进行预处理,采用改进的KeyGraph算法(IKG)提取“重点词”,这类词具有更好的特征表征能力,再利用优化的点互信息(OPMI),算出各“重点词”权重,构建词字典,然后将该词加权方法扩展到LDA模型,建立IKG-OPMI-LDA(IOL)模型完成分类,并采用Gibbs Sampling进行参数估计。实验结果表明,相较于其他方法,该方法的分类准确率有明显提高,分类效率更好,并且提取的特征具有更高的区分度,与主题相关度更高。
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关键词
恶意文件
LDA
ikg
加权模型
文档分类
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Keywords
Malicious files
LDA
ikg
Weighted model
Document classification
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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