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基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法

张涛 张瀚 付垒朋

张涛, 张瀚, 付垒朋. 基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(1): 108-113. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491
引用本文: 张涛, 张瀚, 付垒朋. 基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(1): 108-113. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491
Zhang Tao, Zhang Han, Fu Lei-Peng. Script Virus Detection Algorithm Based on Fusion of Fuzzy Pattern and Decision Tree[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(1): 108-113. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491
Citation: Zhang Tao, Zhang Han, Fu Lei-Peng. Script Virus Detection Algorithm Based on Fusion of Fuzzy Pattern and Decision Tree[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(1): 108-113. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491

基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491
基金项目: 

国家自然科学基金(61004086)和高等学校博士学科点专项科研基金(200800551024)资助课题

Script Virus Detection Algorithm Based on Fusion of Fuzzy Pattern and Decision Tree

  • 摘要: 构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集,根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性,逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度,表明这种融合方法可增加属性的区分度,减少决策树的分支数。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-16
  • 修回日期:  2013-08-12
  • 刊出日期:  2014-01-19

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