Malware är någon programvara som är utformad för att skada datorer. Kommersiella anti-virus är baserade på signatur scanning, vilket är en teknik som är effektiv endast när de skadliga körbara har tidigare analyserats och identifierats. Malware författare använder flera tekniker för att dölja deras faktiska beteende. Körbar förpackning består i att kryptera eller dölja den verkliga nyttolasten av det körbara. Generiska uppackningstekniker beror inte på vilken packare som används, eftersom de kör binären i en isolerad miljö (nämligen'sandbox') för att samla den verkliga koden för den packade körbar. Detta tillvägagångssätt är dock långsamt och därför krävs ett filtersteg för att avgöra när ett körbart fordon har packats. I detta syfte har man föreslagit övervakade maskininlärningsmetoder som är utbildade med statiska funktioner från de körbara. Trots detta behöver övervakade inlärningsmetoder identifiering och märkning av ett stort antal förpackade och icke förpackade körbara fordon. I detta dokument föreslår vi en ny metod för packad körbar detektion som antar en kollektiv inlärningsmetod för att minska märkningskraven för fullständigt övervakade metoder. Vi utförde en empirisk validering som visar att systemet håller hög noggrannhet samtidigt som märkningsarbetet är lägre än när man använder övervakad inlärning.
Igor Santos et al., presenterade ett kollektivt-lärande-baserat packat körbart detektionssystem REF.
Collective classification for packed executable identification
{'venue': "CEAS '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}