文件名称：使用机器学习对 RapidMiner 进行分类-研究论文
文件大小：332KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 23:25:03
论文研究
恶意软件分类是计算机和网络系统安全的重要因素。 恶意软件分类是指将恶意软件样本分为各自的家族和子家族。 在这项工作中，我们使用了具有多个签名的恶意软件数据集。 我们的目标是提供高效的机器学习算法，为将恶意软件分类到各自的家族中提供最佳准确性。 我们使用 RapidMiner 工具和四种不同的机器学习算法来分析数据集。 使用决策树算法和拆分验证技术将数据集拆分为训练集和测试集，我们获得的最佳准确率为 64.05%。