计算机软件及计算机应用论文_恶意数字证书检测
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【摘 要】：文章摘要:随着更多的恶意软件利用数字证书来隐藏其恶意活动，伪造证书或免费证书的出现和用户对证书警告信息和证书的安全通信意义不敏感，使得恶意软件频发。针对上述问题，本
文章摘要:随着更多的恶意软件利用数字证书来隐藏其恶意活动，伪造证书或免费证书的出现和用户对证书警告信息和证书的安全通信意义不敏感，使得恶意软件频发。针对上述问题，本文使用证书内容数据实现恶意数字证书检测，通过恶意数字证书的检测实现恶意软件的预防。首先，通过收集的证书数据，提取了基于恶意证书属性的手工特征，其中分类特征向量化方法使用改进的CLE方法；还提取了基于TF-IDF方法的特征；最后融合两种特征在机器学习模型中训练和测试。结果表明，Catboost准确率能达到98.76%。
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