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La détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique est une méthode de lutte contre certains types de menaces informatiques reposant sur des algorithmes d'apprentissage. Bien que la détection de logiciel malveillant sur base de signature virale soit largement répandue au sein des logiciels antivirus modernes, on sait de, façon empirique, que cette méthode échoue à détecter de nouvelles menaces. C'est de ce constat qu'est rapidement née l'idée de proposer des modèles d'analyse en temps réel reposant sur des algorithmes d'apprentissage automatique afin de détecter les menaces dès la première tentative d'infection.

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  • La détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique est une méthode de lutte contre certains types de menaces informatiques reposant sur des algorithmes d'apprentissage. Bien que la détection de logiciel malveillant sur base de signature virale soit largement répandue au sein des logiciels antivirus modernes, on sait de, façon empirique, que cette méthode échoue à détecter de nouvelles menaces. C'est de ce constat qu'est rapidement née l'idée de proposer des modèles d'analyse en temps réel reposant sur des algorithmes d'apprentissage automatique afin de détecter les menaces dès la première tentative d'infection. (fr)
  • La détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique est une méthode de lutte contre certains types de menaces informatiques reposant sur des algorithmes d'apprentissage. Bien que la détection de logiciel malveillant sur base de signature virale soit largement répandue au sein des logiciels antivirus modernes, on sait de, façon empirique, que cette méthode échoue à détecter de nouvelles menaces. C'est de ce constat qu'est rapidement née l'idée de proposer des modèles d'analyse en temps réel reposant sur des algorithmes d'apprentissage automatique afin de détecter les menaces dès la première tentative d'infection. (fr)
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  • Annual Computer Security Applications Conference (fr)
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  • Symposium on Self-Stabilizing Systems:Stabilization, Safety, and Security of Distributed Systems (fr)
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  • Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment (fr)
  • Proceedings of the 7th international conference on Detection of intrusions and malware, and vulnerability assessment (fr)
  • Proceedings of the 5th International Conference on Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment (fr)
  • Proceedings of the 19th International Conference on Distributed Computing and Networking (fr)
  • Proceedings of the 1st ACM workshop on Workshop on AISec (fr)
  • European Symposium on Research in Computer Security (fr)
  • Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (fr)
  • International Workshop on Recent Advances in Intrusion Detection (fr)
  • Design, Automation Test in Europe Conference Exhibition , 2017 (fr)
prop-fr:titre
  • A Survey on Malware Detection Using Data Mining Techniques (fr)
  • Automatic analysis of malware behavior using machine learning (fr)
  • DeepAM: a heterogeneous deep learning framework for intelligent malware detection (fr)
  • Malware detection using machine learning based analysis of virtual memory access patterns (fr)
  • Malware Dynamic Analysis Evasion Techniques: A Survey (fr)
  • Dynamic Runtime Opcode Dataset Generation for Improving Malware Classification (fr)
  • The Evolution of Boosting Algorithms - From Machine Learning to Statistical Modelling (fr)
  • Adversarial Examples for Malware Detection (fr)
  • Embedded Malware Detection Using Markov N-Grams (fr)
  • Evading Machine Learning Malware Detection (fr)
  • Unknown malcode detection via text categorization and the imbalance problem (fr)
  • MalTRAK: Tracking and Eliminating Unknown Malware (fr)
  • Malware detection using adaptive data compression (fr)
  • Opcode graph similarity and metamorphic detection (fr)
  • Exploring Adversarial Examples in Malware Detection (fr)
  • Data mining methods for detection of new malicious executables (fr)
  • Malicious Code Detection Technology Based on Metadata Machine Learning (fr)
  • A cost analysis of machine learning using dynamic runtime opcodes for malware detection (fr)
  • Kernel Malware Analysis with Un-tampered and Temporal Views of Dynamic Kernel Memory (fr)
  • A survey on automated dynamic malware-analysis techniques and tools (fr)
  • Using opcode sequences in single-class learning to detect unknown malware (fr)
  • d Anubis – Dynamic Device Driver Analysis Based on Virtual Machine Introspection (fr)
  • Machine learning approach for detection of fileless cryptocurrency mining malware (fr)
  • MalDy: Portable, data-driven malware detection using natural language processing and machine learning techniques on behavioral analysis reports (fr)
  • Measuring and Defeating Anti-Instrumentation-Equipped Malware (fr)
  • A Novel Malware Analysis Framework for Malware Detection and Classification using Machine Learning Approach (fr)
  • N-grams-based File Signatures for Malware Detection. (fr)
  • Graph-based malware detection using dynamic analysis (fr)
  • Automated Model Learning for Accurate Detection of Malicious Digital Documents (fr)
  • Novel Feature Extraction, Selection and Fusion for Effective Malware Family Classification (fr)
  • Learning to detect malicious executables in the wild (fr)
  • Malware detection: program run length against detection rate (fr)
  • The Effects of Traditional Anti-Virus Labels on Malware Detection Using Dynamic Runtime Opcodes (fr)
  • A dynamic Windows malware detection and prediction method based on contextual understanding of API call sequence (fr)
  • Dynamic Malware Analysis in the Modern Era-A State of the Art Survey (fr)
  • The Curious Case of Machine Learning In Malware Detection (fr)
  • TrumanBox: Improving Dynamic Malware Analysis by Emulating the Internet (fr)
  • An investigation of a deep learning based malware detection system (fr)
  • A Survey on Malware Detection Using Data Mining Techniques (fr)
  • Automatic analysis of malware behavior using machine learning (fr)
  • DeepAM: a heterogeneous deep learning framework for intelligent malware detection (fr)
  • Malware detection using machine learning based analysis of virtual memory access patterns (fr)
  • Malware Dynamic Analysis Evasion Techniques: A Survey (fr)
  • Dynamic Runtime Opcode Dataset Generation for Improving Malware Classification (fr)
  • The Evolution of Boosting Algorithms - From Machine Learning to Statistical Modelling (fr)
  • Adversarial Examples for Malware Detection (fr)
  • Embedded Malware Detection Using Markov N-Grams (fr)
  • Evading Machine Learning Malware Detection (fr)
  • Unknown malcode detection via text categorization and the imbalance problem (fr)
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  • Malware detection using adaptive data compression (fr)
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  • Exploring Adversarial Examples in Malware Detection (fr)
  • Data mining methods for detection of new malicious executables (fr)
  • Malicious Code Detection Technology Based on Metadata Machine Learning (fr)
  • A cost analysis of machine learning using dynamic runtime opcodes for malware detection (fr)
  • Kernel Malware Analysis with Un-tampered and Temporal Views of Dynamic Kernel Memory (fr)
  • A survey on automated dynamic malware-analysis techniques and tools (fr)
  • Using opcode sequences in single-class learning to detect unknown malware (fr)
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  • Measuring and Defeating Anti-Instrumentation-Equipped Malware (fr)
  • A Novel Malware Analysis Framework for Malware Detection and Classification using Machine Learning Approach (fr)
  • N-grams-based File Signatures for Malware Detection. (fr)
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  • Learning to detect malicious executables in the wild (fr)
  • Malware detection: program run length against detection rate (fr)
  • The Effects of Traditional Anti-Virus Labels on Malware Detection Using Dynamic Runtime Opcodes (fr)
  • A dynamic Windows malware detection and prediction method based on contextual understanding of API call sequence (fr)
  • Dynamic Malware Analysis in the Modern Era-A State of the Art Survey (fr)
  • The Curious Case of Machine Learning In Malware Detection (fr)
  • TrumanBox: Improving Dynamic Malware Analysis by Emulating the Internet (fr)
  • An investigation of a deep learning based malware detection system (fr)
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  • La détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique est une méthode de lutte contre certains types de menaces informatiques reposant sur des algorithmes d'apprentissage. Bien que la détection de logiciel malveillant sur base de signature virale soit largement répandue au sein des logiciels antivirus modernes, on sait de, façon empirique, que cette méthode échoue à détecter de nouvelles menaces. C'est de ce constat qu'est rapidement née l'idée de proposer des modèles d'analyse en temps réel reposant sur des algorithmes d'apprentissage automatique afin de détecter les menaces dès la première tentative d'infection. (fr)
  • La détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique est une méthode de lutte contre certains types de menaces informatiques reposant sur des algorithmes d'apprentissage. Bien que la détection de logiciel malveillant sur base de signature virale soit largement répandue au sein des logiciels antivirus modernes, on sait de, façon empirique, que cette méthode échoue à détecter de nouvelles menaces. C'est de ce constat qu'est rapidement née l'idée de proposer des modèles d'analyse en temps réel reposant sur des algorithmes d'apprentissage automatique afin de détecter les menaces dès la première tentative d'infection. (fr)
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  • Détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique (fr)
  • Détection de logiciels malveillants renforcée par apprentissage automatique (fr)
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