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现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析．然而新型恶意代码大量涌现，其出现之初，样本数量有限，现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种．在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度，引入了恶意代码检测估计风险，并提出一种通过最小化估计风险实现主动学习的恶意代码检测方法．该方法只需要很少比例的训练样本即可实现准确的恶意代码检测，比现有方法更适用于新型恶意代码检测．通过对真实的8 340个正常进程和7 257个恶意代码进程的实验分析，与传统基于统计分类器的检测方法相比，该方法明显地提升了恶意代码检测效果．即便在训练样本仅为总体样本数量1%的情况下，该方法也可以达到5.55%的错误率水平，比传统方法降低了36.5%．
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