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Byte-Level Function-Associated Method for Malware Detection

Computer Systems Science & Engineering 2023年第7期46卷 719-734页

作者： Jingwei Hao Senlin Luo Limin Pan Information System&Security and Countermeasures Experiments Center Beijing Institute of TechnologyBeijing100081China

The byte stream is widely used in malware detection due to its independence of reverse ***,existing methods based on the byte stream implement an indiscriminate feature extraction strategy,which ignores the byte function difference in different segments and fails to achieve targeted feature extraction for various byte semantic representation modes,resulting in byte semantic *** address this issue,an enhanced adversarial byte function associated method for malware backdoor attack is proposed in this paper by categorizing various function bytes into three functions involving structure,code,and *** Minhash algorithm,grayscale mapping,and state transition probability statistics are then used to capture byte semantics from the perspectives of text signature,spatial structure,and statistical aspects,respectively,to increase the accuracy of byte semantic ***,the three-channel malware feature image is constructed based on different function byte semantics,and a convolutional neural network is applied for *** on multiple data sets from 2018 to 2021 show that the method can effectively combine byte functions to achieve targeted feature extraction,avoid byte semantic confusion,and improve the accuracy of malware detection.

关键词： Byte function malware backdoor attack semantic representation model visualization

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