ارائه یک الگوریتم انتخاب ویژگی تشدیدی جدید برای تشخیص کدهای مخرب

و n-گرم ها ویژگی های پایه ای هستند که به طور رایج در روش های وب کاوی، متن کاوی، تحلیل محتوایی متون و مشابهت سنجی متون استفاده می شوند. کشف کد مخرب در ویروس شناسی نیز یکی از جاهایی است که این ویژگی ها به طور موثری استفاده شده اند. با افزایش طول یک n-گرم، فضای ویژگی به شکل نمایی بزرگ می شود و فضا و منابع محاسباتی بیش تری طلب می شود. بنابراین انتخاب ویژگی به پرچالش ترین گام در بنای یک سیستم کشف ویروس مبتنی بر بایت n-گرم تبدیل شده است. از سوی دیگر به کارگیری روش تشدید ارزش خود را در طبقه بندی ترکیبی و اخیرا خوشه بندی ترکیبی نشان داده است. با الهام از مفهوم تشدید، در این مقاله، یک روش استخراج ویژگی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک پیشنهاد می شود که از مفهوم تشدید استفاده می کند و به منظور به دست آوردن اطلاعات، دو-گرم های هم جوار و ناهم جوار استفاده می-شوند. نتایج تجربی نشان می دهد که سیستم کشف پیشنهادی، برنامه های ویروسی را به مراتب، دقیق تر از روش های شناخته شده قبلی، کشف می کند.