基于卡方检验的Android恶意应用检测方法

移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获取更有价值的特征属性;并改进朴素贝叶斯算法提高Android应用恶意性判断的准确性.实验结果表明:新的特征处理方法能够有效提高检测性能;同时,改进后的朴素贝叶斯算法相比原始算法而言准确率有较大的提升.      

基于Socket的局域网管理系统的设计与实现

基于Socket技术,采用流式套接字及TCP传输控制,将数据按顺序无重复发送到目的地。具体实现了“局域网的管理”,在局域网上对“资源配备”和管理的效果作了有益的实践。     

信息密度增强的恶意代码可视化与自动分类方法

计算机及网络技术的发展致使恶意代码数量每年以指数级数增长,对网络安全构成了严重的威胁。该文将恶意代码逆向分析与可视化相结合,提出了将可移植可执行(PE)文件的".text"段函数块的操作码序列simHash值可视化的方法,不仅提高了恶意代码可视化的效率,而且解决了操作码序列simHash值相似性判断困难的问题。实验结果表明:该可视化方法能够获得有效信息密度增强的分类特征;与传统恶意代码可视化方法相比,该方法更高效,分类结果更准确。