【摘 要】
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恶意软件是当前互联网安全的主要威胁之一.文章以对恶意软件进行快速有效检测为研究目的,提出了SIC模型,该模型采用SimHash方法,利用恶意软件的操作码的位置特征和数量特征,将恶意软件转换成特征向量,再转换为灰度图,然后使用卷积神经网络(CNN)识别出恶意软件所属的家族.文章使用多重Hash、块选择算法对SIC模型进行优化.模型选用微软2015年发布的恶意软件分类挑战数据集进行训练,实验结果表明,SIC模型的检测识别准确率可达96.774％.相较于其他基于传统的机器学习的恶意软件分类模型,文章方案有一定程
【机 构】
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南开大学网络空间安全学院,天津 300350;天津市网络与数据安全技术重点实验室,天津 300350
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恶意软件是当前互联网安全的主要威胁之一.文章以对恶意软件进行快速有效检测为研究目的,提出了SIC模型,该模型采用SimHash方法,利用恶意软件的操作码的位置特征和数量特征,将恶意软件转换成特征向量,再转换为灰度图,然后使用卷积神经网络(CNN)识别出恶意软件所属的家族.文章使用多重Hash、块选择算法对SIC模型进行优化.模型选用微软2015年发布的恶意软件分类挑战数据集进行训练,实验结果表明,SIC模型的检测识别准确率可达96.774％.相较于其他基于传统的机器学习的恶意软件分类模型,文章方案有一定程度的提高.
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