Calculating distances between Windows malware using siamese neural network embeddings
In recent years, the rate of growth of unique Windows malware samples has grown significantly. This rapid growth has made manual inspection of every malware sample an impossible task. One way to minimize this problem is through auto clustering of unknown malware samples into clusters of similar file...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Sison, Marc Oliver Tan |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Animo Repository
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://animorepository.dlsu.edu.ph/etdm_comsci/12 https://animorepository.dlsu.edu.ph/cgi/viewcontent.cgi?article=1014&context=etdm_comsci |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | De La Salle University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Chameleon: Diverse detection of web malware
بواسطة: Mancia, Riegel Sean D., وآخرون
منشور في: (2012) -
Comparative analysis of combinations of dimension reduction and data mining techniques for malware detection
بواسطة: JEFFREY, YIU
منشور في: (2011) -
MobiDroid: A performance-sensitive malware detection system on mobile platform
بواسطة: FENG, Ruitao, وآخرون
منشور في: (2019) -
Design and development of a hybrid metamorphic portable executable malware detection system
بواسطة: Diaz, Julianne Alyson I.
منشور في: (2022) -
Experimental comparison of features and classifiers for Android malware detection
بواسطة: SHAR, Lwin Khin, وآخرون
منشور في: (2020)