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该文针对Win32PE病毒种类多,破坏力强的特点,提出一种基于神经网络集成的病毒检测方法。神经网络集成采用负相关学习方法进行训练,采用n-gram特征字统计方法得到病毒特征字,计算特征字信息条件熵,来选择作为训练样本的特征字。实验结果表明,神经网络集成改善了传统的特征字比对法不能识别新的病毒,容易被病毒制造者克服的缺点,在保证对Win32PE病毒较高的检测率的同时保持了较低的误检率。