庄蔚蔚
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国科学院深圳先进技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 增量式关联分类方法在病毒检测中的应用被引量：2
- 2009年
- 传统关联规则挖掘算法主要基于支持度-可信度构架,时空开销的限制使其无法深入挖掘非频繁项集。目前对带类属性的关联分类增量学习研究较少,该文提出一种新的增量式关联分类方法,解决了带类属性数据的增量学习问题,在数据频繁更新时,实现有限时空开销下关联规则的快速提取和维护。实验结果表明,该方法能有效维护并更新关联规则,避免重复学习历史样本,保证分类模型的预测能力。
- 庄蔚蔚叶艳芳姜青山韩智雪
- 关键词：病毒检测
- 恶意软件鉴别技术及其应用被引量：3
- 2012年
- 随着互联网技术的发展和安全形势的变化,恶意软件的数量呈指数级增长,恶意软件的变种更是层出不穷,传统的鉴别方法已经不能及时有效的处理这种海量数据,这使得以客户端为战场的传统查杀与防御模式不能适应新的安全需求,各大安全厂商开始构建各自的"云安全"计划。在这种大背景下,研究恶意软件检测关键技术是非常必要的。针对恶意软件数量大、变化快、维度高与干扰多的问题,我们研究云计算环境下的软件行为鉴别技术,探讨海量软件样本数据挖掘新方法、事件序列簇类模式挖掘新模型和算法及在恶意软件鉴别中的应用,并构建面向云安全的恶意软件智能鉴别系统原型以及中文钓鱼网站检测系统架构。
- 庄蔚蔚姜青山
- 关键词：数据挖掘模型构建
- 基于增量学习关联分类规则的病毒检测方法研究
- 病毒检测与防御是计算机安全问题中的一个重要的研究课题。目前，病毒的花样不断的翻新，并大量的使用了多重加密壳、驱动关联壳、变形壳等代码保护机制以及多态和变形等新的技术，使得病毒的爆发可以躲避检测而进行传播，传统恶意代码查杀...
- 庄蔚蔚
- 关键词：计算机病毒病毒检测
- 文献传递
- 基于分类集成的钓鱼网站智能检测系统被引量：8
- 2011年
- 近来,通过仿冒真实网站的URL地址及其页面内容的"钓鱼网站"已严重威胁到互联网用户的隐私和财产安全.为了应对这种威胁,该文通过对大量已知正常网站和钓鱼网站的学习,解析其对应的网页内容,提取相应的网页标题、网页关键字、网页描述信息等8种特征来描述这些网站,然后基于不同的特征表达方法构建了相应的分类器;对于待检测的网站,采用分类集成的方法综合各个分类模型的预测结果,达到对钓鱼网站智能检测的目标.基于上述方法,构建了钓鱼网站智能检测系统IPWDS,并将其集成于金山安全产品中.在大量、真实数据集的基础上,实验结果表明IPWDS系统对钓鱼网站的检测效果优于现有常见的钓鱼网站检测方法和常用的反钓鱼软件.
- 庄蔚蔚叶艳芳李涛姜青山
- 关键词：钓鱼网站分类器
- 一种改进的复杂背景下视频车辆检测技术被引量：2
- 2008年
- 视频运动目标检测是数字视频处理、分析应用的一个重要领域,其目的是把作为一个整体的视频图像序列,通过一定的方法挖掘出具有意义的运动实体数据。该文对传统阈值法的缺陷进行分析,采用改进的二维阈值结合遗传的方法提高求解寻优的速度和效率,并通过帧差结合背景补偿的方式,提出一种适合于在复杂背景环境下实时检测运动车辆的新方法。实验结果表明,该方法有较强的环境适应能力,能够很好地检测出运动车辆。
- 庄蔚蔚姜青山洪志令
- 关键词：阈值化遗传算法帧差
