N-gram feature extraction and Naïve Bayes classifier for malware detection using FPGA implementation
Nowadays malicious software, or commonly known as malwares, play a very critical role in almost every network intrusion attack that attempts to harm the connected devices. Thus, installing malware detection systems to protect the network environment has become even more imperative. Naïve Bayes class...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Lee, Ming Yi |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/99512/1/LeeMingYiMSKE2022.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) -
FPGA implementation of naive bayes classifier for network security
بواسطة: Mohamad Zuki, Ahmad Zulzhafri
منشور في: (2018) -
A mobile malware detection framework based on ensemble classifier of multiple N-Gram opcode probability output
بواسطة: Anuar, Noor Azleen
منشور في: (2023) -
Classification of imbalanced datasets using naive bayes
بواسطة: Mohd. Sobran, Nur Maisarah
منشور في: (2011) -
Activity recognition using smart phone acceleroeter with naive Bayes classifier for emergency cases /
بواسطة: Siti Aisyah binti Ismail
منشور في: (2016)