【摘 要】
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近年来,恶意软件呈爆发性增长,而主流的恶意代码分析大都依赖复杂的特征提取和融合技术。因此,研究了一种新颖的基于图像矢量的恶意代码分类模型,将恶意代码的汇编指令映射为
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2017YFB0802300)~~
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近年来,恶意软件呈爆发性增长,而主流的恶意代码分析大都依赖复杂的特征提取和融合技术。因此,研究了一种新颖的基于图像矢量的恶意代码分类模型,将恶意代码的汇编指令映射为图像矢量,实现恶意代码分类问题向图像分类问题的转化。同时,借鉴语句分类问题的思想,构建结构简单、理论可解释性强的深度学习网络。模型在微软BIG2015数据集上取得了97.87%的交叉验证准确率,虽略低于冠军模型的结果,但实现了显著的性能提升。
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