【摘 要】
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为了减小加壳、混淆技术对恶意代码分类的影响并提高准确率，提出一种基于卷积神经网络和多特征融合的恶意代码分类方法，以恶意代码灰度图像和带有API函数调用与操作码的混合序列为特征，设计基于卷积神经网络的多特征融合分类器，该分类器由三个组件构成：图像组件、序列组件和融合组件，经训练后用于检测恶意代码类别。实验结果表明，相比目前已有的HYDRA、Orthrus等方法，该方法的分类准确率和宏F1值更高，表明
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为了减小加壳、混淆技术对恶意代码分类的影响并提高准确率，提出一种基于卷积神经网络和多特征融合的恶意代码分类方法，以恶意代码灰度图像和带有API函数调用与操作码的混合序列为特征，设计基于卷积神经网络的多特征融合分类器，该分类器由三个组件构成：图像组件、序列组件和融合组件，经训练后用于检测恶意代码类别。实验结果表明，相比目前已有的HYDRA、Orthrus等方法，该方法的分类准确率和宏F1值更高，表明该方法能减小加壳、混淆技术影响，更准确地分类恶意代码。
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