基于多頻特征學(xué)習(xí)的惡意代碼變種分類(lèi)
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)
頁(yè)數(shù): 7 2024-07-16
摘要: 針對(duì)惡意代碼變種分類(lèi)方法沒(méi)有充分對(duì)原始輸入進(jìn)行分析的問(wèn)題,提出一種更加高效的基于深度學(xué)習(xí)的辦法,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多頻信息進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)惡意代碼轉(zhuǎn)化而成的圖像進(jìn)行研究,利用小波變換進(jìn)行多頻和多層次的分析,抓住低頻和高頻特征;針對(duì)多頻信息輸入,設(shè)計(jì)一種多頻特征學(xué)習(xí)模塊,充分挖掘其中有用信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在Malimg數(shù)據(jù)集上,相比其它兩種惡意代碼分類(lèi)辦法,分別取得了1.5%... (共7頁(yè))