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尽管Linux在设计之初就具有显著的优越性,但在1996年却出现了Linux病毒。基于全面地监测该病毒的目的,文章综合了机器学习的基本理论知识,进而探索出一种高效的检测方法。此方案综合了ELF文件特征,并将BP神经网络作为基分类器,通过AdaBoost实现对所有的基分类器的训练。
基于AdaBoost算法的Linux病毒检测探究
【摘 要】
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尽管Linux在设计之初就具有显著的优越性,但在1996年却出现了Linux病毒。基于全面地监测该病毒的目的,文章综合了机器学习的基本理论知识,进而探索出一种高效的检测方法。此
【机 构】
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广东南方职业学院
【出 处】
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求知导刊
【发表日期】
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2018年31期
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