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J-GLOBAL ID：201902248274026133   整理番号：19A1357286

ハイブリッド特徴に基づく悪意PDF文書検出【JST・京大機械翻訳】

Malicious PDF document detection based on mixed feature

著者 (3件)： Du Xuehui (解放軍戦略支援部隊信息工程大学河南省信息安全重点実験室,河南 鄭州,450001) ,  Lin Yangdong (解放軍戦略支援部隊信息工程大学河南省信息安全重点実験室,河南 鄭州,450001) ,  Sun Yi (解放軍戦略支援部隊信息工程大学河南省信息安全重点実験室,河南 鄭州,450001)
資料名： Tongxin Xuebao  (Tongxin Xuebao)
巻： 40  号： 2  ページ： 118-128  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1463A  ISSN： 1000-436X  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： 既存の悪意PDF文書の検査方式における特徴の頑健性差、避難検出などの問題に対して、混合特徴に基づく悪意PDFドキュメント検出方法を提案し、動的静的混合分析技術を採用して、文書からその常規情報、構造情報及びAPI呼び出し情報を抽出した。K-meansアルゴリズムに基づいて,特徴抽出法を設計し,文書セキュリティを特徴付けるコア混合特性を集約し,それにより,特徴の頑健性を改善した。これに基づいて、ランダムフォレストアルゴリズムを利用して分類器を構築し、設計実験を行い、提案方案の検出性能及びシミュレーション攻撃に抵抗する能力について検討を行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 避難 ,  *ロバスト性 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  検出法 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 検出能 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： PDF ,  文書