基于AdaBoost算法的Linux病毒检测探究

尽管Linux在设计之初就具有显著的优越性，但在1996年却出现了Linux病毒。基于全面地监测该病毒的目的，文章综合了机器学习的基本理论知识，进而探索出一种高效的检测方法。此方案综合了ELF文件特征，并将BP神经网络作为基分类器，通过AdaBoost实现对所有的基分类器的训练。