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J-GLOBAL ID：201802273277868363   整理番号：18A0682209

大データサンプルに基づくソフトウェア挙動のセキュリティ解析【JST・京大機械翻訳】

The Analysis of Software Behavior Security Based on Big Data Samples

著者 (4件)： Guo Min (北京計算机技術及応用研究所,北京,100854) ,  Ceng Yingming (北京計算机技術及応用研究所,北京,100854) ,  Yao Jinli (北京計算机技術及応用研究所,北京,100854) ,  Da Xiaowen (北京計算机技術及応用研究所,北京,100854)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 9  ページ： 153-156  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソフトウェアの不正行為や悪意の破壊によって引き起こされる情報システムが攻撃されることによって、情報システムはソフトウェアの安全性に対する要求がますます高くなり、どのようにソフトウェア行為の安全性分析を実現するかは業界の研究の焦点となっている。本論文は,大規模データサンプルに基づくソフトウェア挙動解析技術を研究し,大規模データサンプルの大規模,多次元,高速,および内部相関関係の複雑さの特性に従って,階層的クラスタリングアルゴリズムに基づく静的解析とSVMアルゴリズムに基づく動的挙動解析を組み合わせた。機械学習アルゴリズムに基づくソフトウェア挙動のセキュリティ解析モデルを構築した。このモデルは,クラウド端集中処理の方法を採用して,効果的に端末の資源消費を節約して,悪意のあるソフトウェアの効率的で迅速な検出を達成することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報システム ,  安全性 ,  *安全解析 ,  *ソフトウェア ,  高次元 ,  高速度 ,  端末装置 ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 静的解析 ,  階層的クラスタリング ,  複雑性 ,  挙動解析 ,  大規模データ ,  詐欺 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： データサンプル ,  ソフトウェア ,  挙動 ,  セキュリティ解析