基于有效隔离的专用网络脚本病毒仿真研究

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为进一步提高专用网络脚本病毒检测结果的精确性和真实性,实现对脚本病毒的有效隔离,现基于主动学习法,提出一套切实可行的专用网络脚本病毒隔离方法.首先,专用网络脚本病毒文件通常含有静态特征,通过对其静态特征进行全面分析和提取,并对敏感API函数进行有效调用,然后,将相关恶意特征行为设置为划分标准,实现对API函数的科学分类.同时,还要利用判别熵最小化特征提取相关知识,简化脚本病毒所对应的特征项,以实现对未标签脚本病毒的智能化、高效化隔离.仿真结果表明:本文所提出的病毒隔离方法,可以有目的、有针对性地隔离脚本病毒,完全符合实际应用需求.希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考.
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