Metamorphic malware detection using machine learning
Commercially available antivirus software relies on a traditional malware detection technique known as signature-based malware detection which fails to counter unknown signatures of malicious software. Obfuscated malware such as polymorphic or metamorphic are capable of generating a unique signature...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ahmed Ali, Mohammed Hasan Ali |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/93122/1/MohammedHasanAliMSKE2020.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Hardware implementation of naive bayes classifier for malware detection
بواسطة: Al Hussein, Yahya Khaled
منشور في: (2021) -
N-gram feature extraction and Naïve Bayes classifier for malware detection using FPGA implementation
بواسطة: Lee, Ming Yi
منشور في: (2022) -
Obfuscated computer malware classification based on significant opcode
بواسطة: Yu, Chii Heng
منشور في: (2022) -
Fake news detection on social media platforms using machine learning algorithms
بواسطة: Kee, Wee Boon
منشور في: (2022) -
Automated visual detection of external welding defect using embedded machine learning
بواسطة: Abdul Mutalib, Nurfariza Akmar
منشور في: (2022)