【摘 要】
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针对传统的恶意代码检测方法存在成本过高和检测结果不稳定等问题，提出一种基于深度可分离卷积的多神经网络恶意代码检测模型。该模型使用深度可分离卷积、SENet通道注意力机制和灰度图像纹理特征核心机制，通过三个轻型神经网络与灰度图像纹理特征分类并联检测恶意代码家族及其变种，将多个强分类器检测结果通过朴素贝叶斯算法融合，提高检测准确率的同时减少网络计算开销。在Malvis+良性数据的混合数据集上的实验结果
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目（2022YFG0339）；
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针对传统的恶意代码检测方法存在成本过高和检测结果不稳定等问题，提出一种基于深度可分离卷积的多神经网络恶意代码检测模型。该模型使用深度可分离卷积、SENet通道注意力机制和灰度图像纹理特征核心机制，通过三个轻型神经网络与灰度图像纹理特征分类并联检测恶意代码家族及其变种，将多个强分类器检测结果通过朴素贝叶斯算法融合，提高检测准确率的同时减少网络计算开销。在Malvis+良性数据的混合数据集上的实验结果表明，该模型对恶意代码家族检测准确率可以达到97.13%，相较于ResNet50、VGGNet模型提高6.19个百分点和2.29个百分点，而它的参数量只有Res Net50、VGGNet模型的0.68和0.12；在malimg数据集上检测准确率可以达到99.31%。所提模型拥有较好检测效果，且参数量也有所降低。
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