【摘 要】
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随着信息化发展，PDF文档以其良好的特性，成为日常流行的数据交换文件格式，也成为APT攻击事件中常被利用的文件载体。现有的恶意PDF文档检测方法往往采用平衡样本数据集进行评估，但真实环境中恶意文档数量远少于良性文档，因此在样本分类不均衡情况下，提出KM-TBSMOTE双向采样法的恶意PDF文档检测方法。基于BSMOTE算法，利用生成的过渡样本合成新样本，给出TBSMOTE算法，提高负样本比例。利用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61802252）；
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随着信息化发展，PDF文档以其良好的特性，成为日常流行的数据交换文件格式，也成为APT攻击事件中常被利用的文件载体。现有的恶意PDF文档检测方法往往采用平衡样本数据集进行评估，但真实环境中恶意文档数量远少于良性文档，因此在样本分类不均衡情况下，提出KM-TBSMOTE双向采样法的恶意PDF文档检测方法。基于BSMOTE算法，利用生成的过渡样本合成新样本，给出TBSMOTE算法，提高负样本比例。利用K-Means算法进行良性PDF文档样本欠采样，结合TBSMOTE算法，使样本分类达到均衡状态。最后采用随机森林方法进行恶意性检测。实验表明，该方法在不均衡PDF样本集上检测效果良好，综合评价指标F1达98.98%，召回率98.91%，误检率0.026%。与传统BSMOTE过采样方法相比，评价指标F1提高1.39%，召回率提高1.96%，误检率降低0.048%。基于KM-TBSMOTE双向采样的恶意PDF文档检测方法能够有效解决样本分类不均衡对分类模型的影响，提高检测效果，适用于现实环境中的PDF文档恶意性检测。
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