【摘 要】
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针对当前恶意代码威胁程度评估方法的局限性,研究基于信息融合的恶意代码威胁程度评估方法,提出针对恶意代码资源消耗、破坏能力、抗检测能力、自启动能力、扩散能力、隐蔽能
【机 构】
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信息工程大学,数学工程与先进计算国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472447).
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针对当前恶意代码威胁程度评估方法的局限性,研究基于信息融合的恶意代码威胁程度评估方法,提出针对恶意代码资源消耗、破坏能力、抗检测能力、自启动能力、扩散能力、隐蔽能力、自我保护能力等7个指标的评估体系,是一种融合上述7个指标的二进制恶意代码威胁性评估方法,实验表明,该体系可以用以判定可疑代码的威胁类别,量化危害程度,不仅可以使相应工作具有针对性,而且可以降低成本,提高效益.
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