【摘 要】
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针对传统木马检测方法误检率和漏检率较高的问题,提出基于非线性支持向量机（SVM）模型的木马检测方法。根据被检测程序在系统中的系统调用函数建立系统调用序列,并转换成SVM可识
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60373003）,,河南工业大学校基金资助项目（2006BS009）
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针对传统木马检测方法误检率和漏检率较高的问题,提出基于非线性支持向量机（SVM）模型的木马检测方法。根据被检测程序在系统中的系统调用函数建立系统调用序列,并转换成SVM可识别的标记放入数据仓库,以供向量机提取作为特征向量。通过建立SVM分类器对被检测程序行为进行分类,从而确定被检测程序行为的异常情况,判断其是否为木马。实验结果表明,该方法检测准确率高,占用的系统资源少,在检测时间、检测已知和未知木马攻击上都具有较好的性能。
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