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对恶意代码发展趋势预测,能够提前对网络安全形势进行判断,有利于做好防范准备.目前对恶意代码发展趋势的预测还处于探索阶段,传统算法在此方面的预测效果也尚不明确.本文比较了多种预测算法,如移动平均,趋势预测,季节变动预测,线性回归等方法在实际恶意代码发展分析上的预测准确率.通过对不同时间跨度,不同类型恶意代码数据进行深入分析发现,线性回归和季节变动算法能够较好的适应具有时间周期性的恶意代码日志数据.