简介:摘要:恶意软件是一种被设计用来对目标计算机造成破坏或者占用目标计算机资源的软件,传统的恶意软件包括蠕虫、木马等。这些恶意软件严重侵犯用户合法权益,甚至将为用户及他人带来巨大的经济或其他形式的利益损失。传统的恶意软件检测方法主要有特征码检测、行为检测等,此类方法对于已知的恶意程序有较高的准确率,但是对于未知的恶意程序表现较差,采用机器学习以及数据挖掘技术可以有效地提高对于恶意软件检测的准确率。本文各种文件分析,用词袋模型提取API序列作为特征,以随机森林作为模型进行学习,从而对程序进行检测,最终获得了较好的检测结果。
简介:自由公平的竞争,不但令市场充满活力,而且使市场的经营环境得以改善。社会资源更加合理,消费者也能更好地从中受益。市场竞争所带来的最终结果就是。不适应竞争环境的企业,利润下降,份额减少,以致最终被淘汰出局。面对这种残酷的市场竞争,有些经营者采取不正当竞争方式,排挤、打击竞争对手.以获得高额利润及市场份额。其中,商业排谤即是一种典型的不正当竞争行为。商业诽谤在诸多不正当竞争对为中性质恶劣,严重扰乱了经济秩序,这种充满恶意的竞争.使企业的商业信誉受到严重损害,产品销量下降,甚至破产倒闭。因此,对于性质恶劣的商业排访计为,在各国立法中都给予7最严厉的制裁。我国的《反不正当竞争法》中规定”经营谷永得捏造、