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Detección de malware mediante regresión logística con análisis dinámico - Gupta, Deepali
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El uso de teléfonos móviles para acceder a la web se ha extendido ampliamente, de todos modos, prestando poca atención a los avances básicos en la potencia del procesador y la velocidad de intercambio, el uso de PDAs para el examen no es equivalente al escrutinio de la región de trabajo. Los constituyentes del contenido y los arreglos de la página se utilizan para realizar objetivos estáticos para decidir la reivindicación en el espacio de contenido de la página. La forma de investigación se centra en la construcción de un marco mejorado para distinguir los destinos malignos de forma…mehr

Produktbeschreibung
El uso de teléfonos móviles para acceder a la web se ha extendido ampliamente, de todos modos, prestando poca atención a los avances básicos en la potencia del procesador y la velocidad de intercambio, el uso de PDAs para el examen no es equivalente al escrutinio de la región de trabajo. Los constituyentes del contenido y los arreglos de la página se utilizan para realizar objetivos estáticos para decidir la reivindicación en el espacio de contenido de la página. La forma de investigación se centra en la construcción de un marco mejorado para distinguir los destinos malignos de forma consistente mediante la unión de metodologías de pruebas dinámicas reconocibles. En el continuo separado de utilizar desde hace bastante tiempo asentado metodologías estáticas recomendadas ya las bases de examen dinámicas en la Observación de Llamadas API y Filtración y además para cada familia de malware se reconoce un plan de precedentes, cada modelo abordó una variación cambiada observada del primer registro de malware. El presente trabajo se centra además en el examen del contenido de la página ejecutable para la identificación de código malicioso para las llamadas API presentes en el contenido. Los resultados exploratorios demuestran que la estrategia mejorada funciona mejor que la metodología anterior que se centra en el examen estático.
Autorenporträt
Deepali Gupta ist Forschungsstipendiatin, die ihren M.Tech-Abschluss in Informatik am Vishwavidyalaya Engineering College in Ambikapur macht und sich für künstliche Intelligenz und Data Mining interessiert.