【摘 要】
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针对传统的JavaScript恶意代码静态检测所存在的样本标记工作量大,以及由于样本冗余度高、泛化能力不足所导致的分类精确度低的问题,提出了一种新的支持向量机的自主学习策略
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省公安厅交通警察总队
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402241);江苏省高校自然科学研究项目(17KJB520026);南京邮电大学校级科研基金(NY217050)资助项目
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针对传统的JavaScript恶意代码静态检测所存在的样本标记工作量大,以及由于样本冗余度高、泛化能力不足所导致的分类精确度低的问题,提出了一种新的支持向量机的自主学习策略VASVM,通过价值度量的定义优化了最有价值样本的选择策略,同时结合迭代地调整训练集平衡度,提高了训练集泛化能力和训练过程的收敛速度。然后在此基础上利用NE-SVM算法对采用VASVM所选择的训练集进行剪裁以降低样本冗余度,并且进一步提高了泛化能力。最后得到了基于VASVM策略和NE-SVM算法所结合形成的NE-VASVM系统。实验结果
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