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現有惡意代碼的檢測往往依賴于對足夠數量樣本的分析．然而新型惡意代碼大量涌現，其出現之初，樣本數量有限，現有方法無法迅速檢測出新型惡意代碼及其變種．在數據流依賴網絡中分析進程訪問行為異常度與相似度，引入了惡意代碼檢測估計風險，并提出一種通過最小化估計風險實現主動學習的惡意代碼檢測方法．該方法只需要很少比例的訓練樣本即可實現準確的惡意代碼檢測，比現有方法更適用于新型惡意代碼檢測．通過對真實的8 340個正常進程和7 257個惡意代碼進程的實驗分析，與傳統基于統計分類器的檢測方法相比，該方法明顯地提升了惡意代碼檢測效果．即便在訓練樣本僅為總體樣本數量1%的情況下，該方法也可以達到5.55%的錯誤率水平，比傳統方法降低了36.5%．
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