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저자정보
Usukhbayar. B (National University of Mongolia) Erdenetsogt. N (National University of Mongolia) Nyamjav. J (National University of Mongolia)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2011
발행연도
2011.7
수록면
358 - 361 (4page)

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Internet worm is a kind of mal ware which pose a serious threat to computer security. It is designed to damage computer system and spreads over network without the knowledge of the owner using the system. This paper presents a static worm detection model with hybrid feature extraction that uses several data mining technologies, including Information Gain (IG), Principal Component Analysis, and three classifiers: SMO, Random Forest (RF), and Naive Bayes (NB). By using the conepts of machine learning and data-mining, we construct a static hybrid worm detection model (HWDM) which has a detection rate of 97.5%.
#Data mining #worm detection #computer security #static analysis

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Hybrid worm detection model (HWDM)
4. Experimental Results
5. Conclusions
6. References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-004-000827515