一种使用高性能 ELM 方法的新型恶意软件检测系统
密码学与安全
2019-07-01 v1 机器学习
摘要
网络安全是网络空间基础设施的重要组成部分。针对安全问题提出了许多协议，这导致了影响网络空间相关基础设施的异常。机器学习（ML）方法被用于缓解移动设备中的异常行为。本文旨在应用高性能极限学习机（HP-ELM）来检测两个恶意软件数据集中的可能异常。使用两个广泛使用的数据集（CTU-13 和 Malware）来测试 HP-ELM 的有效性。进行了大量比较以验证 HP-ELM 学习方法的有效性。实验结果表明，对于具有一个激活函数的前 3 个特征，HP-ELM 取得了 0.9592 的最高性能准确率。
关键词
引用
@article{arxiv.1906.12198,
title = {A New Malware Detection System Using a High Performance-ELM method},
author = {Shahab Shamshirband and Anthony T. Chronopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.12198},
year = {2019}
}
备注
22 pages