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一种基于复合特征的恶意PDF检测方法
被引量：
2
1
作者
李国
黄永健
+2 位作者
王静
徐俊洁
王鹏
《现代电子技术》
北大核心
2020年第2期45-48,52,共5页
为了提高特征有效性和扩大检测范围,提出在提取PDF文件的恶意结构特征的基础上再提取JavaScript的恶意特征;为了减少检测时间,提出在特征提取前,增加基于信息熵差异的预检测过程。先利用恶意PDF和良性PDF的信息熵差异筛选出可疑PDF文件...
为了提高特征有效性和扩大检测范围,提出在提取PDF文件的恶意结构特征的基础上再提取JavaScript的恶意特征;为了减少检测时间,提出在特征提取前,增加基于信息熵差异的预检测过程。先利用恶意PDF和良性PDF的信息熵差异筛选出可疑PDF文件和良性PDF文件;然后在检测过程中,提取可疑PDF文件的结构和JavaScript特征;再利用C5.0决策树算法进行分类;最后,通过实验检测,验证了提出的方法对恶意PDF文件检测有效。实验结果表明,与PJScan,PDFMS等模型做对比,该方法检测率比PJScan高27.79%,时间消耗低390 s,误检率比PDFMS低0.7%,时间消耗低473 s,综合性能更优。
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关键词
恶意PDF文档
文档检测
文件筛选
文件特征提取
信息熵预检
实验验证
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职称材料
初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究
被引量：
1
2
作者
段效琛
李英娜
+2 位作者
贾会玲
赵振刚
李川
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第4期31-33,38,共4页
随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀。HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键。提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(Init Ph_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(...
随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀。HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键。提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(Init Ph_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(GA)与蚁群优化算法(ACO)算法相结合,将它们进行动态衔接。提出基于初始信息素筛选的ACO算法,既克服了ACO算法初始搜索速度慢,又充分利用GA的快速随机全局搜索能力。利用云计算仿真工具Cloud Sim来验证此策略的效果,结果表明:Init Ph_ACO策略在作业执行时间、副本读取响应时间和副本负载均衡性三个方面的性能均优于基于ACO算法的副本选择策略和基于GA的副本选择策略。
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关键词
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
副本选择
初始信息素筛选
蚁群优化算法
遗传算法
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职称材料
题名
一种基于复合特征的恶意PDF检测方法
被引量：
2
1
作者
李国
黄永健
王静
徐俊洁
王鹏
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室
出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第2期45-48,52,共5页
基金
机载网络安全防护适航审定技术研究项目(AADSA0018)
文摘
为了提高特征有效性和扩大检测范围,提出在提取PDF文件的恶意结构特征的基础上再提取JavaScript的恶意特征;为了减少检测时间,提出在特征提取前,增加基于信息熵差异的预检测过程。先利用恶意PDF和良性PDF的信息熵差异筛选出可疑PDF文件和良性PDF文件;然后在检测过程中,提取可疑PDF文件的结构和JavaScript特征;再利用C5.0决策树算法进行分类;最后,通过实验检测,验证了提出的方法对恶意PDF文件检测有效。实验结果表明,与PJScan,PDFMS等模型做对比,该方法检测率比PJScan高27.79%,时间消耗低390 s,误检率比PDFMS低0.7%,时间消耗低473 s,综合性能更优。
关键词
恶意PDF文档
文档检测
文件筛选
文件特征提取
信息熵预检
实验验证
Keywords
malicious
PDF
file
file
detection
file
screening
file
feature
extraction
information
entropy
predetection
experimental
verification
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP393 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究
被引量：
1
2
作者
段效琛
李英娜
贾会玲
赵振刚
李川
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第4期31-33,38,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51567013)
文摘
随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀。HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键。提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(Init Ph_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(GA)与蚁群优化算法(ACO)算法相结合,将它们进行动态衔接。提出基于初始信息素筛选的ACO算法,既克服了ACO算法初始搜索速度慢,又充分利用GA的快速随机全局搜索能力。利用云计算仿真工具Cloud Sim来验证此策略的效果,结果表明:Init Ph_ACO策略在作业执行时间、副本读取响应时间和副本负载均衡性三个方面的性能均优于基于ACO算法的副本选择策略和基于GA的副本选择策略。
关键词
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
副本选择
初始信息素筛选
蚁群优化算法
遗传算法
Keywords
hadoop
distributed
file
system（HDFS）
replica
selection
initial
pheromone
screening
ant
colonyoptimization
（ACO）
algorithm
genetic
algorithm
（GA）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于复合特征的恶意PDF检测方法
李国
黄永健
王静
徐俊洁
王鹏
《现代电子技术》
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
2
初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究
段效琛
李英娜
贾会玲
赵振刚
李川
《传感器与微系统》
CSCD
2017
1
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职称材料
已选择
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