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基于图像域的轻量级恶意软件分类方法研究
1
作者
孙敬张
程轶男
+4 位作者
邹炳慧
乔彤华
符思政
张琪
曹春杰
《通信学报》
北大核心
2025年第3期187-198,共12页
针对传统恶意软件家族分类方法部署成本高和预测时间长等问题,提出了一种轻量的恶意软件可视化分类方法。首先,提出对比度受限双三次插值与高斯模糊算法,解决恶意软件图像大小不平衡及噪声过多的问题。其次,为应对恶意软件特征间关联捕...
针对传统恶意软件家族分类方法部署成本高和预测时间长等问题,提出了一种轻量的恶意软件可视化分类方法。首先,提出对比度受限双三次插值与高斯模糊算法,解决恶意软件图像大小不平衡及噪声过多的问题。其次,为应对恶意软件特征间关联捕获困难和现有注意力模块复杂度高的问题,提出轻量通道注意力机制,重点关注信息量更大的特征,结合深度可分离卷积减少模型参数。在MalImg、BIG2015和BODMAS这3个大型数据集上进行实验,该模型对恶意软件家族分类的准确率分别达到99.68%、99.45%和93.12%,模型大小分别为442 KB、414 KB和423 KB,预测时间分别为14.12 ms、11.09 ms和4.11 ms,证明了该方法在准确率、模型大小和推理速度上的先进性。
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关键词
恶意软件分类
图像增强
轻
量
级模型
轻量通道注意力
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职称材料
题名
基于图像域的轻量级恶意软件分类方法研究
1
作者
孙敬张
程轶男
邹炳慧
乔彤华
符思政
张琪
曹春杰
机构
海南大学网络空间安全学院(密码学院)
密码与跨境数据安全海南省工程研究中心
澳门城市大学数据科学学院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第3期187-198,共12页
基金
海南省科技人才创新基金资助项目(No.KJRC2023B13,No.KJRC2023D30)。
文摘
针对传统恶意软件家族分类方法部署成本高和预测时间长等问题,提出了一种轻量的恶意软件可视化分类方法。首先,提出对比度受限双三次插值与高斯模糊算法,解决恶意软件图像大小不平衡及噪声过多的问题。其次,为应对恶意软件特征间关联捕获困难和现有注意力模块复杂度高的问题,提出轻量通道注意力机制,重点关注信息量更大的特征,结合深度可分离卷积减少模型参数。在MalImg、BIG2015和BODMAS这3个大型数据集上进行实验,该模型对恶意软件家族分类的准确率分别达到99.68%、99.45%和93.12%,模型大小分别为442 KB、414 KB和423 KB,预测时间分别为14.12 ms、11.09 ms和4.11 ms,证明了该方法在准确率、模型大小和推理速度上的先进性。
关键词
恶意软件分类
图像增强
轻
量
级模型
轻量通道注意力
Keywords
malware classification
image enhancement
lightweight model
lightweight channel attention
分类号
TP309.5 [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
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1
基于图像域的轻量级恶意软件分类方法研究
孙敬张
程轶男
邹炳慧
乔彤华
符思政
张琪
曹春杰
《通信学报》
北大核心
2025
0
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