使用人工蜂群算法的恶意软件检测
密码学与安全
2020-12-03 v1 人工智能
摘要
由于恶意软件家族数量的增加，恶意软件检测已成为一项具有挑战性的任务。为使整个过程可行，需要能够检测所有恶意软件家族的通用恶意软件检测算法。然而，算法越通用，其所需处理的特维度就越高，这不可避免地引发了维度灾难（CoD）这一新兴问题。此外，由于恶意软件分析的实时性，也难以使该方案奏效。在本文中，我们解决此问题，旨在提出一种基于特征选择的恶意软件检测算法，使用一种称为人工蜂群（ABC）的进化算法。所提算法使研究者能够降低特征维度，从而加速恶意软件检测过程。实验结果表明，所提方法优于当前最优方法（state-of-the-art）。
引用
@article{arxiv.2012.00845,
title = {Malware Detection using Artificial Bee Colony Algorithm},
author = {Farid Ghareh Mohammadi and Farzan Shenavarmasouleh and M. Hadi Amini and Hamid R. Arabnia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.00845},
year = {2020}
}