Key points are not available for this paper at this time.
악성 소프트웨어 탐지를 위한 서명 및 휴리스틱 외에도 머신 러닝 기술이 널리 사용되며, 이는 탐지 모델 생성을 자동화하여 새로운 악성 샘플의 수가 점점 증가하는 것을 처리할 수 있게 합니다. 악성 소프트웨어는 탐지 회피를 위해 패킹 및 기타 형태의 난독화를 사용합니다. 그러나 대부분은 정상 애플리케이션도 지적 재산 보호와 라이센스 남용 방지를 위해 패킹 및 난독화 기술을 사용하는 것을 잘 모릅니다.
Aghakhani 외 (수요일), 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: