Data mining tekniker har många applikationer i malware upptäckt. Klassificeringsmetoden är en av de mest populära teknikerna för datautvinning. I detta papper presenterar vi en data gruvklassificering metod för att upptäcka malware beteende. Vi föreslog olika klassificeringsmetoder för att upptäcka malware baserat på funktionen och beteendet hos varje malware. En dynamisk analysmetod har presenterats för att identifiera malware funktioner. Ett föreslaget program har presenterats för att konvertera en malware beteende executive historik XML-fil till en lämplig WECA verktygsinmatning. För att illustrera prestandaeffektiviteten samt träningsdata och test, tillämpar vi de föreslagna tillvägagångssätten för en verklig fallstudiedatauppsättning med WECA-verktyg. Utvärderingsresultaten visade att det föreslagna tillvägagångssättet för datautvinning var tillgängligt. Också vår föreslagna data mining strategi är mer effektiv för att upptäcka skadlig kod och beteende klassificering av skadlig kod kan vara användbart för att upptäcka skadlig kod i en beteendemässig antivirus.
REF Sådan forskning har lett data mining teknik för att upptäcka malware beteende baserat på funktionen och beteendet hos varje malware.
A Data Mining Classification Approach for Behavioral Malware Detection
{'venue': 'Journal Comp. Netw. and Communic.', 'journal': 'Journal Comp. Netw. and Communic.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}