Malware Detection Using Hidden Markov Model based on Markov Blanket Feature Selection Method
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,414
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICKIS01_024
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
Abstract:
In general we categorize all malicious codes that potentially can harm a single or network of computers into malware groups. With great progress in enhancing virusdevelopment kit and various kind of malware appeared today, and increasing in number of web networks users, malwares spreading out rapidly in all aspect of computers systems. The main approach for finding and detecting malware today, is signature base methods. But with progress in developingmetamorphic malware today, these technique lost their performance to detecting malwares. In this research by usingmachine learning methods and combining them with n-gram model and use statistical analysis, a new approach introduced for detection malwares. Using markov blanket method as feature selection technique, reduced size of features approximately 86% in average. Then numbers of sequences produced to training hidden markov model. Trained HMM showed great accuracy
Keywords:
malware detection , hidden markov model , n-gram , markov blanket , machine learning about 90% to detecting and classifying malware and benign files
Authors
Bassir Pechaz
Imam Reza University Faculty of computer engineering Mashhad, Iran
Majid Vafaie Jahan
Islamic Azad University Faculty of computer engineering Mashhad, Iran
Mehrdad Jalali
Islamic Azad University Faculty of computer engineering Mashhad, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :