码进行训练，正确分类例，正确率为，如表所示。恶意代码分析技术按照不同的信息获取方式，通常采用两种不同的分析方基于概率统计模型和的恶意代码分类论文原稿机学会第次全国计算机安全学术交流会论文集中国计算机学会，黄海新，张路，邓丽基于数据挖掘的恶意代码检测综述计算机科学，。基于概率统计模型和的恶意代码分类论文原稿于静态技术的种，静态分析不能很好地应对加壳加密和多态的恶意代码，因此将来的工作需要结合动态分析，提取出更为准确的特征。而且随着恶意代码生成和生存技术变得越来越复杂，程序的对恶意代码分类的目的，并获得了较为优秀的精确度。结语本文首先对恶意代码及其相关知识作了概念性的介绍，提出基于概率统计模型的恶意代码分析，把进制文件以折线图和维图的形式展现最后得出结论，从量化组合的角度来看变值模型，时投影低维组合高维特征比较弱，最佳的转折条件为。结果分析对于数据集的预处理，使用数据集中的文件，把十進制文件转换为原稿。处理流程为输入长序列，按为长分段，形成个段落，每个段落测出两个参数。第段形成元测度组将元测度序列分离为两个组元测度独立序列，元测度序列，利据集中的文件，把十進制文件转换为进制文件进行表示。处理流程为输入长序列，按为长分段，形成个段落，每个段落测出两个参数。第段形成元测度组将元测度序列恶意代码聚类中的特征选取研究中国计算机学会第次全国计算机安全学术交流会论文集中国计算机学会，黄海新，张路，邓丽基于数据挖掘的恶意代码检测综述计算机科学，。基于概率统了较为优秀的精确度。本文提出的方法是属于静态技术的种，静态分析不能很好地应对加壳加密和多态的恶意代码，因此将来的工作需要结合动态分析，提取出更为准确的特征。而且随着恶意代基于概率统计模型和的恶意代码分类论文原稿用庞加莱模型，将两组元序列转化为元序列，。元测度序列将测度序列转化为统计分布图示，两种维经典图示，种维变值图示。，种维变值图示。使用维和维图像分别可视化检测结果，如图所示。提取相同种类的特征，比较不同种类特征。基于概率统计模型和的恶意代码分类论本文已经实现了利用概率统计模型和对恶意代码分类的目的，并获得了较为优秀的精确度。结语本文首先对恶意代码及其相关知识作了概念性的介绍，提出基于概率统计模型的恶意代码分离为两个组元测度独立序列，元测度序列，利用庞加莱模型，将两组元序列转化为元序列，。元测度序列将测度序列转化为统计分布图示，两种维经典图示模型和的恶意代码分类论文原稿。最后得出结论，从量化组合的角度来看变值模型，时投影低维组合高维特征比较弱，最佳的转折条件为。结果分析对于数据集的预处理，使用数生成和生存技术变得越来越复杂，程序的隐蔽性会更强，在传播过程中也会改变程序本身的功能，而不仅仅是外形的变化，这些都需要我们提高重视，做好反恶意代码的检测工作。参考文献王毅，把进制文件以折线图和维图的形式展现出来。同个家族的恶意代码在可视化模型上有着较为明显的区别。对模型进行特征提取，通过进行机器学习，对类恶意代码进行分类与检测，获得基于概率统计模型和的恶意代码分类论文原稿类恶意代码进行训练，正确分类例，正确率为，如表所示。对数据使用进行降维处理，投影到维空间如图所示和维空间如图所示，可以看到类恶意代码的分布情况。经过研究实践，为重要。本文的概率统计模型属于静态分析方法。概率统计模型模型建立变值检测的检测方法为分段变值测量图示。该方法具体描述如图所示。所以可以通过基于数据挖掘的分类方法对恶意代码，即动态分析和静态分析。两种分析方法获取的信息量是不同的，而且在消耗的时间和资源上差别也很大。动态分析是指恶意代码执行的情况下，利用程序调试工具对恶意代码实施跟踪和观察，。所以可以通过基于数据挖掘的分类方法对恶意代码的样本进行分类。通过学习已知恶意代码的类别及行为信息，根据恶意代码家族共享的特征训练样本，从而生成分类器或者分类模型，然后利蔽性会更强，在传播过程中也会改变程序本身的功能，而不仅仅是外形的变化，这些都需要我们提高重视，做好反恶意代码的检测工作。参考文献王毅恶意代码聚类中的特征选取研究中国计算来。同个家族的恶意代码在可视化模型上有着较为明显的区别。对模型进行特征提取，通过进行机器学习，对类恶意代码进行分类与检测，获得了较为优秀的精确度。本文提出的方法是属为进制文件进行表示。对数据使用进行降维处理，投影到维空间如图所示和维空间如图所示，可以看到类恶意代码的分布情况。经过研究实践，本文已经实现了利用概率统计模型和