【摘 要】
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面对恶意代码高速增长、变种繁多的现状,使用了基于随机森林的恶意代码分类方法。通过将IDA反汇编工具生成的ASM文件,利用灰度共生矩阵提取ASM恶意代码灰度图的纹理特征,通过
【基金项目】
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2016年教育部产学合作协同育人项目(项目编号:201602024005)
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面对恶意代码高速增长、变种繁多的现状,使用了基于随机森林的恶意代码分类方法。通过将IDA反汇编工具生成的ASM文件,利用灰度共生矩阵提取ASM恶意代码灰度图的纹理特征,通过ASM文件OpCode序列的3-gram特征,再结合随机森林算法对特征进行分类。对9种恶意代码家族的样本进行实验认证,获得混淆矩阵,分析随机森林的分类效果,并与朴素贝叶斯算法和K近邻分类算法进行比较。实验结果表明:随机森林算法是一个优秀的用于恶意代码分类检测的算法,上述两类特征抽取的方法均能有效地进行恶意代码的检测工作,且将两种特征的随
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