An Analysis of the Effectiveness of a Constructive Induction-Based Virus Detection Prototype

Langue : anglais

Edité par Creative Media Partners, LLC Okt 2012, 2012

1249623537 / 9781249623533

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Neuware - Computer viruses remain a tangible threat to the systems on which the Department of Defense increasingly depends. This threat is exacerbated continually, as new viruses are introduced at an alarming rate by the growing collection of connected machines. Unfortunately, current antivirus solutions are ill-equipped to address these issues in the long term. This thesis documents an investigation into the use of constructive induction, a form of machine learning, as a supplemental antivirus technique theoretically capable of detecting previously unknown viruses through generalized decision-making techniques. A group of examples derived from common software applications, utilities, and viruses was tested to evaluate the benefits of utilizing constructive induction in the selection of suitable virus signatures. A prototype virus detection system subcomponent, DRIVER, was developed to conduct the experiments. Due to the feature-rich content of nontrivial example files and DRIVER's ability to assemble decision trees, results showed marginal benefits-compounded with significantly increased computational resource requirements--in the use of constructive induction. Future research, emphasizing a combination of optimization techniques and increasingly realistic test cases, should eventually establish whether constructive induction represents a practical alternative to today's antivirus measures.…

N° de réf. du vendeur 9781249623533

Titre
An Analysis of the Effectiveness of a Constructive Induction-Based Virus Detection Prototype
Auteur
Kevin T Damp
Éditeur
Creative Media Partners, LLC Okt 2012
Année de publication
2012
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1249623537
ISBN à 13 chiffres
9781249623533
Poids de l'article
154 grammes
Dimensions
234x156x5 mm

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