恶意软件检测中机器学习对 Mal-API-2019 数据集的综合评估

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究使用机器学习技术对恶意软件检测进行了全面研究，重点评估了在 Mal-API-2019 数据集上使用各种分类模型的效果，旨在通过更有效地识别和减轻威胁来提升网络安全能力。研究探讨了集成和非集成的机器学习方法，例如随机森林、XGBoost、K 最近邻（KNN）和神经网络。特别强调了数据预处理技术的重要性，尤其是 TF-IDF...

本研究使用机器学习技术对恶意软件检测进行了全面研究，重点评估了在 Mal-API-2019 数据集上使用各种分类模型的效果。结果显示，随机森林和 XGBoost 是在恶意软件检测中表现最好的集成方法，具有更高的准确性、精确度和召回率。论文还讨论了限制和未来的潜在方向，为网络安全领域做出了贡献。

XGBoost api 恶意软件 恶意软件检测 数据集 机器学习 网络安全 随机森林
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