检索结果-南通市图书馆

信息网络安全 2020年第12期20卷 72-82页

作者：谭杨刘嘉勇张磊四川大学网络空间安全学院成都610065

恶意代码作者通常会不断演化软件版本,形成恶意软件家族,现有的恶意软件家族分类方法,在特征选择的鲁棒性和分类算法的有效性、准确性方面还有待改进。为此,文章提出一种基于混合特征的深度自动编码的恶意软件分类方法。首先,通过提取... 详细信息

恶意代码作者通常会不断演化软件版本,形成恶意软件家族,现有的恶意软件家族分类方法,在特征选择的鲁棒性和分类算法的有效性、准确性方面还有待改进。为此,文章提出一种基于混合特征的深度自动编码的恶意软件分类方法。首先,通过提取恶意样本的动态API序列特征和静态字节熵特征作为混合特征,可以获取恶意样本的全局结构;然后,利用深度自编码器对高维特征进行降维处理;最后,将获得的低维特征输入到极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法分类器中,获得恶意软件的家族分类。实验结果表明,该方法可以正确、有效地区分不同恶意软件家族,分类的微平均AUC(Micro—average Area Under Curve)达到98.3%,宏平均AUC(Macro—average Area Under Curve)达到97.9%。

关键词：深度自编码器恶意代码 XGBoost API序列字节熵

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：