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摘要 - 在这项研究中，我们将Lapranove功能的新应用在勒索软件检测中进行了新的应用，提供了一种新的方法来增强检测准确性和可靠性。lapranove功能显着提高了特征，从而提高了机器学习模型在识别勒索软件时的性能。这项研究严格评估了使用支持向量机，随机森林和神经网络的Lapranove功能增强功能集的有效性。实验结果表明，神经网络模型基本上优于传统检测方法，实现了准确性，精度，回忆和F1评分的卓越指标。对实验设置，结果和比较性能的详细分析使用基线方法突出了将高级数学功能与最先进的机器学习技术集成的可观好处。这些发现强调了这种创新方法增强网络安全系统的准确性和可靠性的潜力，从而提供了适应其他恶意软件和网络安全威胁的强大框架。这项研究表明了高级功能工程和高质量数据集在培训有效的机器学习模型中的重要性，为未来的研究和实际应用铺平了道路，以增强恶意软件检测功能。
通过在bytecode上应用Lapranove功能
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