Ett virus definieras som ett program som sprider sig eller replikerar genom att kopiera sig själv, och i allmänhet har skadliga effekter. De antivirussystem som används idag främst upptäcka skadlig kod på grundval av kända virusmönster, vilket gör det mycket svårt att upptäcka ett nytt virus. Denna brist kan övervinnas genom att träna ett artificiellt neuralt nätverk med ingångar från Portable Executable (PE) Struktur av körbara filer, som de lär sig av träningsdata och kommer att kunna identifiera okända virusmönster. PE struktur innehåller olika fält genom vilka man kan identifiera virus infekterade körbara filer från de legitima utan att utföra dem, och Fisher Score kan användas för att välja de mest relevanta funktioner (fält) för att påskynda analysen. En ny teknik för att identifiera virus infekterade filer genom att använda Fisher Score och tillämpa dem som ingång till neurala nätverket föreslås.
I REF utvinns de mest relevanta funktionerna från Portable Executable (PE) struktur av körbara filer av Fisher Score och sedan lärs av ett artificiellt neuralt nätverk.
Virus Detection using Artificial Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}