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传统的基于特征代码的商用病毒扫描器可以有效地发现已知的恶意程序，但却不能可靠地发现未知的恶意程序。将机器学习技术应用于恶意程序检测，可以准确有效地发现未知恶意程序。讨论了基于机器学习的恶意程序检测方法，并提出结合RIPPER和贝叶斯方法检测程序。
基于机器学习的恶意程序检测研究
【摘 要】
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传统的基于特征代码的商用病毒扫描器可以有效地发现已知的恶意程序，但却不能可靠地发现未知的恶意程序。将机器学习技术应用于恶意程序检测，可以准确有效地发现未知恶意程序。
【机 构】
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华为技术有限公司业务与软件产品线,江苏技术师范学院计算机工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2010年9期
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