# 恶意行为检测
Apache Web日志恶意行为检测详解
Apache Web日志恶意行为检测系统，利用正则或Get/Post参数值匹配检测恶意行为。前端采用html+css+jquer
基于行为的恶意代码检测技术
基于行为的恶意代码检测技术，从病毒体内提取的原始数据片断，以及该片断的位置信息。将一系列已经规定好的恶意行为做为规范，根据这些规
在JavaScript应用程序中检测恶意行为
JavaScript应用程序广泛用于各种场景,包括Web应用程序,混合移动应用程序和NodeJS应用程序。由于其出色的跨平台支持
论文研究基于行为的恶意程序检测.pdf
基于行为的恶意程序检测，陈亮，胡振中，提出了一个基于35维特征向量的恶意程序检测方法。特征向量的每一维用于表示一种恶意行为事件，
基于多类特征的Android应用恶意行为检测系统
目前针对未知的Android恶意应用可以采用数据挖掘算法进行检测，但使用单一数据挖掘算法无法充分发挥Android应用的多类行为
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基于行为的Android恶意软件检测系统，张京，，随着Android恶意软件数量的逐年增加，很多相关领域的专家与学者都对恶意软件
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针对僵尸、远控木马等恶意软件检测问题，提出一种基于主机行为的异常检测模型。该模型通过持续性分析算法，判断主机与外部特定目标的通信
基于Python的Web日志入侵检测与恶意行为分析系统
该系统利用正则表达式或根据Get、Post参数进行恶意行为的匹配检测，针对Web日志的入侵行为和恶意行为进行分析。前端框架采用H
浅谈恶意程序行为分析
前几天在一个客户的电脑上发现了一个古董级别的Downloader，客户要求分析一下这个恶意程序的行为，正好就趁这个机会顺便给大家
终止恶意行为安装Snort Guardian
绍终止恶意行为——安装Snort Guardian步骤