Please use this identifier to cite or link to this item:

Можете відсканувати цей QR-код телефоном( програмою "Сканер QR-кодів" ) для збереження.

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛисенко, С.М.-
dc.contributor.authorLysenko, S.M.-
dc.contributor.authorЮжека, М.П.-
dc.contributor.authorYugeka, M.P.-
dc.identifier.citationЛисенко, С. М. Дослідження методу опорних векторів як засобу ідентифікації шкідливого програмного забезпечення [Текст] / С. М. Лисенко, М. П. Южека // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2013. – № 6. – С. 194-201.uk_UA
dc.description.abstractВ роботі досліджено метод опорних векторів як засіб ідентифікації шкідливого програмного забезпечення. Запропоновано підхід до виявлення шкідливого програмного забезпечення шляхом відслідковування підозрілої поведінки з подальшою класифікацією шкідливих програмних засобів.uk_UA
dc.description.abstractIn article the support vector machine for the malware identification is researched. The new approach for malware detection by tracking the suspicious behaviour and further its classification was proposed. The experiments demonstrate that a small amount for input data all classification methods are able to classify objects. Therefore increase of the points of different classes of linear methods shows the incorrect results of the classification: some objects belonging to a class can be identified as objects of another one. In order to avoid such situations, it is appropriate to use nonlinear classifiers. Also the nonlinear classifier based on Bspline is able to establish the greatest distance between groups of different classes. It means that this classifier sets the longest distinction between classes and has the highest efficiency for the objects’ classification.uk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectметод опорних векторівuk_UA
dc.subjectкласифікація шкідливого програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectлінійний класифікаторuk_UA
dc.subjectнелінійний класифікаторuk_UA
dc.subjectsupport vector machineuk_UA
dc.subjectmalware classificationuk_UA
dc.subjectlinear classifieruk_UA
dc.subjectnon-linear classifieruk_UA
dc.titleДослідження методу опорних векторів як засобу ідентифікації шкідливого програмного забезпеченняuk_UA
dc.title.alternativeSupport vector machine approach for malware identificationuk_UA
Appears in Collections:Вісник ХНУ. Технічні науки - 2013 рік

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vchnu_tekh_2013_6_39.pdf774,09 kBAdobe PDFThumbnail

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.