恶意软件检测

10篇恶意软件检测论文鱼骨图，包含深度学习、机器学习、混合方法、特定技术、可解释性与少样本学习、行为分析等。

恶意软件检测

• 深度学习
  • 论文1: Deep Learning Models for Detecting Malware Attacks
    • 摘要：基于深度学习的恶意软件检测方法，涵盖Windows、Android和Linux平台
    • 应用场景: 实时处理和分析大量数据
  • 论文2: A Survey of the Recent Trends in Deep Learning-Based Malware Detection
    • 摘要: 研究少样本学习在恶意软件检测中的应用，解决样本稀缺问题
    • 应用场景: 零日攻击等恶意软件样本有限的场景
• 机器学习
  • 论文3: A Comprehensive Survey on Machine Learning for Malware Detection
    • 摘要：分析机器学习和深度学习在恶意软件检测中的应用，比较性能
    • 应用场景：使用经典机器学习算法，适用于特定恶意软件检测
• 混合方法
  • 论文5: Hybrid Malware Detection Models Combining Static and Dynamic Analysis
    • 摘要：静态签名分析与动态行为监测结合，提高检测准确性
    • 应用场景：多层次、多角度分析恶意软件
• 特定技术
  • 卷积神经网络
    • 论文6: Malware Detection Using Convolutional Neural Networks
      • 摘要：利用CNN识别恶意代码，适用于字节码模式分析
      • 应用场景：二进制代码分析
  • 遗传算法
    • 论文7: An Evolutionary Approach to Malware Detection Using Genetic Algorithms
      • 摘要：通过遗传算法优化检测模型，适应新型威胁
      • 应用场景：自适应检测环境
  • 图分析
    • 论文8: Graph-Based Malware Detection Methods
      • 摘要：通过图结构分析恶意软件行为模式，提高检测准确性
      • 应用场景：大规模恶意软件样本分析
• 行为分析
  • 系统调用
    • 论文9: Behavioral Malware Detection Using System Call Sequences
      • 摘要：通过系统调用序列分析恶意软件行为，检测动态行为特征
      • 应用场景：动态分析恶意软件行为特征
• 可解释性与少样本学习
  • 可解释性AI
    • 论文10: Explainable AI for Malware Detection
      • 摘要：提升AI恶意软件检测模型的透明度和可信度
      • 应用场景：需要提升模型透明度的系统
  • 少样本学习
    • 论文11: A Survey of the Recent Trends in Deep Learning-Based Malware Detection
      • 摘要：通过少样本学习提高恶意软件检测效率
      • 应用场景：零日攻击等样本有限的场景