《表1 文本向量化示例：基于机器学习的恶意命令检测方法》

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《基于机器学习的恶意命令检测方法》

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通过对SEA数据集进行清洗、提取、计数、筛选等操作，共获得有意义的命令857种，出现频率排在前十位的有sh、cat、netscape、generic、ls、popper、sendmail、date、rm、sed。表1展示了该方法示例。