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基于特征融合的恶意代码分类研究
被引量：
15
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作者
张景莲
彭艳兵
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期281-286,295,共7页
基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展,且不能检测出未知病毒。为此,从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族进行分类,提取恶意代码的操作码指令和灰度图...
基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展,且不能检测出未知病毒。为此,从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族进行分类,提取恶意代码的操作码指令和灰度图纹理2个局部特征,并将颜色直方图作为恶意代码的全局特征。实验结果表明,融合恶意代码特征与RF算法可实现恶意代码家族的有效分类,平均准确率达到99.59 %。
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关键词
恶意代码
机器学习
灰度图纹理
颜色直方
图
随机森林
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题名
基于特征融合的恶意代码分类研究
被引量：
15
1
作者
张景莲
彭艳兵
机构
武汉邮电科学研究院
南京烽火天地通信科技有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期281-286,295,共7页
基金
国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”(2017YFB1400704)
文摘
基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展,且不能检测出未知病毒。为此,从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族进行分类,提取恶意代码的操作码指令和灰度图纹理2个局部特征,并将颜色直方图作为恶意代码的全局特征。实验结果表明,融合恶意代码特征与RF算法可实现恶意代码家族的有效分类,平均准确率达到99.59 %。
关键词
恶意代码
机器学习
灰度图纹理
颜色直方
图
随机森林
Keywords
malware code
machine learning
grayscale texture
color histogram
Random Forest(RF)
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合的恶意代码分类研究
张景莲
彭艳兵
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
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