检索结果-南通市图书馆

Toward Robust Classifiers for PDF Malware Detection

Computers, Materials & Continua 2021年第11期69卷 2181-2202页

作者： Marwan Albahar Mohammed Thanoon monaj alzilai Alaa Alrehily Munirah Alfaar Maimoona Algamdi Norah Alassaf College of Computers in Al-Leith Umm Al Qura UniversityMakkahSaudi Arabia

Malicious Portable Document Format(PDF)files represent one of the largest threats in the computer security *** research has been done using handwritten signatures and machine learning based on detection via manual feature *** approaches are time consuming,require substantial prior knowledge,and the list of features must be updated with each newly discovered vulnerability *** this study,we propose two models for PDF malware *** first model is a convolutional neural network(CNN)integrated into a standard deviation based regularization model to detect malicious PDF *** second model is a support vector machine(SVM)based ensemble model with three different *** two models were trained and tested on two different *** experimental results show that the accuracy of both models is approximately 100%,and the robustness against evasive samples is ***,the robustness of the models was evaluated with malicious PDF documents generated using *** models can distinguish the different vulnerabilities exploited in malicious files and achieve excellent performance in terms of generalization ability,accuracy,and robustness.

关键词： Malicious PDF classification robustness guiding principles convolutional neural network new regularization

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