【摘 要】
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特征提取及融合是恶意代码分析及检测研究的重点内容。针对传统分类方法效率低,准确性差,特征提取滞后于病毒数量的发展,且不能检测出未知病毒的一系列问题,从病毒文件及其灰
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,南京烽火天地通信科技有限公司
【基金项目】
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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)
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特征提取及融合是恶意代码分析及检测研究的重点内容。针对传统分类方法效率低,准确性差,特征提取滞后于病毒数量的发展,且不能检测出未知病毒的一系列问题,从病毒文件及其灰度图出发进行不同特征的提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族分类,特征包括灰度图纹理、操作码指令特征(Opcode N-gram)两种局部特征,并提出以灰度直方图的方法描述恶意代码的全局特征,实验结果表明,融合特征+随机森林算法可以有效的对恶意代码家族分类,平均准确率达到了99.59%。
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