结合特权信息的一类支持向量机及其在恶意软件检测中的应用
机器学习
2016-11-22 v2 密码学与安全
应用统计
摘要
工程、金融和医学领域的许多重要应用问题都可以被表述为异常检测问题。解决该问题的一种经典方法是使用一类支持向量机来描述正常状态。随后，为了检测异常，我们量化新观测数据到所构建的正常类描述之间的距离。在本文中，我们提出了一种新的一类分类方法。我们提出了新的问题描述及相应的算法，使得在训练阶段能够考虑特权信息。我们使用合成数据集以及公开的 Microsoft Malware Classification Challenge 数据集对所提方法的性能进行了评估。
引用
@article{arxiv.1609.08039,
title = {One-Class SVM with Privileged Information and its Application to Malware Detection},
author = {Evgeny Burnaev and Dmitry Smolyakov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.08039},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 5 figures, 3 tables