Detecting Malicious PDF Document Using Supervised LearningAlgorithm
- سال انتشار: 1403
- محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات، مدیریت و کامپیوتر
- کد COI اختصاصی: CONFIT01_0243
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 68
نویسندگان
Faculty of Computer Science and Information SystemUniversiti Teknologi Malaysia (UTM), Johor, Malaysia
Faculty of Computer Science and Information SystemUniversiti Teknologi Malaysia (UTM), Johor, Malaysia
Faculty of Computer Science and Information SystemUniversiti Teknologi Malaysia (UTM), Johor, Malaysia
چکیده
In this paper we investigate the vulnerabilities of Portable Document Format, which cause client side attack and introduce a detection system with capable of detecting malicious PDF documents that are transferred over a network. Proposed detection system improves the rate and accuracy of previous way and performs classification using a machine learning classifier which tested with created new dataset. We designed a tool for immigrate from object level to code level and we designed three feature groups that were relevant and significant for the classification of PDF documents as benign or malicious. Then we classified with machine learning algorithm and compared each other. Identify significant feature for detecting malicious PDF files in supervised learning algorithm is major achievement in this paper. Also building PDF dataset and ensure that all factors are under control is another result of this research.کلیدواژه ها
Machine learning; Malicious PDF; Detection system;Classification; Supervised algorithmمقالات مرتبط جدید
- رهبران آوانگارد، پدیدآورندگان فرهنگ نوآوری در سازمان های آینده برای خلق معنا
- بررسی رابطه بین نرخ ارز و شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران ؛ تحلیل داده های ماهانه از فروردین ۱۳۹۷ تا تیر ۱۴۰۰ با استفاده از مدل ARDL
- تاثیر سیاستهای پولی و مالی بر ساختار سرمایه گذاری شرکتهای تولیدی و بازرگانی
- The impact of monetary policies on risk-taking and lending facilities in the Iranian banking system
- Behavioral financial styles and behavioral biases and economics (with an emphasis on stock price valuation)
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.