Visualization Techniques For Malware Behavior Analysis

Malware spread via Internet is a great security threat, so studying their behavior is important to identify and classify them. Using SSDT hooking we can obtain malware behavior by running it in a controlled environment and capturing interactions with the target operating system regarding file, process, registry, network and mutex activities. This generates a chain of events that can be used to compare them with other known malware. In this paper we present a simple approach to convert malware behavior into activity graphs and show some visualization techniques that can be used to analyze malware behavior, individually or grouped. © 2011 SPIE.8019The Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE)Tufte, E.R., (2001) The Visual Display of Quantitative Information, , Graphic PressKeim, D., Visual data mining. Tutorial (1997) Proc. 23rd International Conference on Very Large Data BasesCleveland, W.S., (1993) Visualizing Data, , Hobart PressGrégio, A.R.A., Aplicação de técnicas de data mining para a análise de logs de tráfego tcp/ip (2007) Applied Computing at INPE - Brazilian Institute for Space Research, , Masters dissertationInselberg, A., The plane with parallel coordinates (1985) The Visual Computer, 1 (2), pp. 69-91Inselberg, A., (2009) Parallel Coordinates - Visual Multidimensional Geometry and its Applications, , SpringerKohonen, T., (1997) Self-Organizing Maps, , SpringerBeddow, J., Shape coding of multidimensional data on a mircocomputer display (1990) Proc. of the First IEEE Conference on Visualization, pp. 238-246Keim, D.A., Kriegel, H.-P., Using visualization to support data mining of large existing databases (1993) Proc. IEEE Visualization '93 WorkshopShneiderman, B., Tree visualization with tree-maps: A 2-D space-filling approach (1991) ACM Transactions on Graphics, 11, pp. 92-99www.shadowserver.orgwww.cert.brwww.cert.br/docs/whitepapers/spambotsCalais, P.H., Pires, D.E.V., Guedes, D.O., Meira Jr., W., Hoepers, C., Steding-Jessen, K., A campaign-based characterization of spamming strategies (2008) Proc. of Fifth Conference on E-mail and Anti-Spa

English for Study and Work

Подано всі види діяльності студентів з вивчення англійської мови, спрямовані на розвиток мовної поведінки, необхідної для ефективного спілкування в академічному та професійному середовищах. Містить завдання і ситуації, типові для різноманітних академічних та професійних сфер. Структура організації змісту – модульна, охоплює певні мовленнєві вміння залежно від мовної поведінки. Даний модуль має на меті розвиток у студентів умінь і навичок академічного і професійно- орієнтованого мовлення, необхідних для участі в дискусіях, семінарах, конференціях та при підготовці й проведенні презентацій (виступів-доповідей). Зразки текстів – автентичні, містять цікаву та актуальну інформацію з загальнонаукової та професійної тематики. Ресурси для самостійної роботи (Частина ІІ) містять завдання та вправи для розвитку словникового запасу та розширення діапазону функціональних зразків, необхідних для виконання певних функцій, та завдання, які спрямовані на організацію самостійної роботи студентів. За допомогою засобів діагностики студенти можуть самостійно перевірити засвоєння навчального матеріалу та оцінити свої досягнення. Наводяться граматичні явища і вправи для їх засвоєння. Призначений для студентів технічних університетів гірничого профілю. Може використовуватися для викладання вибіркових курсів з англійської мови, а також для самостійного вивчення англійської мови викладачами, фахівцями і науковцями різних інженерних галузей

Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval: A Systematic Investigation

Remote sensing (RS) image retrieval is of great significant for geological information mining. Over the past two decades, a large amount of research on this task has been carried out, which mainly focuses on the following three core issues: feature extraction, similarity metric and relevance feedback. Due to the complexity and multiformity of ground objects in high-resolution remote sensing (HRRS) images, there is still room for improvement in the current retrieval approaches. In this paper, we analyze the three core issues of RS image retrieval and provide a comprehensive review on existing methods. Furthermore, for the goal to advance the state-of-the-art in HRRS image retrieval, we focus on the feature extraction issue and delve how to use powerful deep representations to address this task. We conduct systematic investigation on evaluating correlative factors that may affect the performance of deep features. By optimizing each factor, we acquire remarkable retrieval results on publicly available HRRS datasets. Finally, we explain the experimental phenomenon in detail and draw conclusions according to our analysis. Our work can serve as a guiding role for the research of content-based RS image retrieval