[5-15]大數據環境下的惡意代碼檢測
文章來源： | 發布時間：2017-05-09 | 【打印】 【關閉】
大數據環境下的惡意代碼檢測
1中國科學院軟研究所 計算機科學國家重點實驗室
2中國科學院大學3加州大學 軟件研究院
時間：2017年05月15日 14:00 – 15:00
地點：中科院軟件所（中關村南四街四號）5號樓337室
摘要：大數據環境背景下，特征碼識別、軟件行為識別等人工或傳統檢測方法難以應用在數據量大、軟件行為復雜、實時性要求高的場景。借助機器學習的代碼檢測模型，通過大數據量的訓練，能夠更快速、有效地識別惡意代碼。近年來，機器學習方法輔助惡意代碼識別，已經漸漸成為流行趨勢。我們的工作從圖像識別和文本分類兩個方面對機器學習在惡意代碼檢測中的應用進行了介紹。報告中，我們將用相關的實驗數據充分展現大數據背景下機器學習方法在惡意代碼檢測中的應用和前景。
簡歷：張東紅（報告人），中國科學院軟件研究所計算機科學國家重點實驗室碩士研究生；本科畢業于哈爾濱工程大學；主要從事惡意代碼檢測、信息泄露檢測、SQL注入漏洞檢測等研究；目前已有多篇會議和期刊論文發表，申請多項軟件著作權和專利。張震宇（導師），中國科學院軟件研究所計算機科學國家重點實驗室副研究員；碩士畢業于清華大學，博士畢業于香港大學；曾就職于SUN中國工程院、微軟亞洲研究院、香港大學、香港城市大學、加州大學；主要研究方向為軟件工程，相關成果發表于TSE、T-Rel、Computer、ICSE、FSE、WWW、ISSRE、ASE等期刊及會議，多次獲得會議最佳論文獎、優秀論文獎。
（本工作曾為“xKungfoo 2017信息安全交流大會”特邀報告。）
