Это последний из трех блогов моей диссертации/выпускного проекта для моей степени бакалавра. Полная статья доступна на github , однако эти блоги предназначены для обобщения основных идей. В первом блоге был продемонстрирован новый метод обнаружения вредоносных программ, который определяет, является ли двоичный файл вредоносным, путем оценки разделов, содержащихся в файле. Во втором сообщении блога рассматривались способы, которыми три классификатора, представленные в первом сообщении..

И. Введение А. Определение машинного обучения. Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным системам обучаться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Он включает использование алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам автоматически обучаться и делать прогнозы или решения без вмешательства человека. Б. Важность кибербезопасности. В сегодняшнюю цифровую эпоху кибербезопасность..

В этой статье я объясню применение этих концепций, выходящее за рамки простой категоризации текстовых документов. Это часть 4 из серии, описанной ниже: Часть 1. Интуиция и как мы работаем с документами? Часть 2. Обработка текста (модель N-грамм и модель TF-IDF) Часть 3. Алгоритм обнаружения (машины опорных векторов и градиентный спуск) Часть 4. Варианты этого подхода (обнаружение вредоносных программ с помощью классификации документов) К концу части 3 мы рассмотрели..