恶意软件检测

提取应用权限信息，统计分析恶意软件与良性软件差异，利用机器学习分类，实现静态检测恶意软件。该方法可有效预判恶意软件，准确率较高。

基于神经网络的安卓恶意软件检测设计，是一个还挺有意思的项目资源，尤其适合你要做安卓安全相关开发的时候瞅一眼。敏感 API 的提取靠的是反编译 smali 文件，没啥新鲜的思路，但得比较扎实。用AHP来给 API 打权重，再扔进神经网络里跑一轮，精度比原来BP 算法那套强不少，识别率从 56.8%蹭到了 76.7%。提升还是蛮的。后面再加一手数据挖掘，抽出检测规则。你如果正好手上有点训练集，这套流程跑一遍还是挺顺的。反正整体思路不是花哨，但实战性挺高，尤其适合搞模型改进或者做安全检测工具的你。对了，感兴趣的话可以看看相关的东西，比如：安卓权限信息下的恶意软件检测研究，还有神经网络：数据挖掘算法简

针对Android手机恶意软件日益增多，应用商店在大规模软件安全性检测上遇到的挑战，提出了一种轻量级恶意软件检测方案。方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，通过去冗余处理权限频率特征，最终采用最小距离分类器进行软件分类。实验结果显示，该方案不仅具备可行性，而且在方案复杂度和检测效果上优于同级别方案，适用于大规模恶意软件的初步检测。

大数据环境下的恶意 URL 检测，靠的是 Spark 的分布式能力加上决策树模型的聪明判断，配合黑白名单策略，整体流程还蛮顺的。你用已知的 URL 数据集训练模型，模型训练好之后，就能专门拿来判断那些名单里搞不定的新 URL，准确率还不错。 训练逻辑也不复杂，模型靠的是决策树算法，就是把一堆 URL 特征一点点分裂，最终归到“恶意”还是“正常”这两类里。训练过程可以用Spark MLlib搞定，性能也挺好，跑大数据量的时候也不卡。 再加上黑白名单的策略，就是先快速筛一波的 URL，剩下那些模棱两可的交给模型来判断。分类过程响应也快，尤其适合实时检测的场景，比如邮件网关、浏览器插件、防火墙这种地

【视觉检测】学校人数计数软件matlab源码

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

matlab 的圆孔检测功能还蛮实用的，尤其你要做一些自动化检测或者图像识别相关的活，挺省事的。项目用的是MATLAB的图像工具箱，把一整套从预到结果导出的流程都跑通了，响应也快，代码也不复杂，适合你快速上手玩一玩。 图像预那块做得还不错，像灰度化、二值化这些基本操作都集成了，尤其是用滤波降噪那步，效果还挺的，能帮你把图像背景弄得干净点。后面的边缘检测环节也有好几种方法，比如你熟的Canny和Sobel都有支持，灵活选。 霍夫圆变换是检测圆孔的主力，用的是参数空间找峰值的思路，比较靠谱。你还能自己设定直径范围和圆度阈值，过滤一些乱入的假圆，这个自定义挺关键的。不然你图里一堆小干扰，结果就全乱了

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。