Neural network methods for the detection of malicious code in the code objects

Authors

  • Александр Сергеевич Сапрыкин Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2009.5921

Abstract

This paper analyzes the current problems of the anti-virus companies, and problems associated with the detection of the modified malicious code. Developed a method for detecting malicious code using the heuristic analyzer based on neural network. Design a model of decision-making, and experimental studies on the detection of malicious objects

Author Biography

Александр Сергеевич Сапрыкин, Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники

Аспирант кафедры Автоматизации проектирования вычислительной техники

References

  1. http://www.kaspersky.ru
  2. Касперски К. Записки исследователя компьютерных вирусов. – СПб.: Питер,2005.–316 с.
  3. Касперски К. Техника и философия хакерских атак – записки мыщ'а.–Салон – Пресс, 2004. – 272с.
  4. Касперски К. Компьютерные вирусы изнутри и снаружи. – СПб.: Питер, 2006. – 527 с.
  5. Saprykin Aleksandr, Kiktenko Vitaly, Galagan Sergey, Kunitsky Artem. Diagnosis method of malicious code in executable files, Proceedings of the 5th East-West Design and Test Workshop, Yerevan, Armenia, 7-10 September 2007.
  6. Руденко О. Г., Бодянский Е. В. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. – Харьков, 2005. – 408 с.

Published

2009-04-01

How to Cite

Сапрыкин, А. С. (2009). Neural network methods for the detection of malicious code in the code objects. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3(38), 51–55. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2009.5921

Issue

Section

Control systems