摘要：根据不同恶意软件通过特定的系统调用序列来实现相同功能的特点,给出一种基于恶意软件行为序列的特征提取方法,采用机器学习进行恶意软件检测.使用c-bow模型作为特征提取方法,综合考虑特征频率和信息增益,更加准确地选取有效特征,从而提高检测性能.实验结果证明,该方法能有效提高恶意软件的检测率和准确率.

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