【摘 要】
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在互联网技术和计算机系统飞速发展的今天,计算机用户在享受网络带来的便利的同时,还饱受计算机网络和个人信息存储安全威胁的困扰,尤其是恶意软件的威胁一直居高不下。因此,如何高效、准确地对恶意代码家族进行识别、分类及溯源成为了当今保证互联网安全的重要研究内容。近年来,国内外已经有许多关于恶意代码变种分类的研究,提出了各种恶意代码分类模型,但由于恶意代码预处理时损耗特征、分类模型过于复杂,仍存在模型预测准
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在互联网技术和计算机系统飞速发展的今天,计算机用户在享受网络带来的便利的同时,还饱受计算机网络和个人信息存储安全威胁的困扰,尤其是恶意软件的威胁一直居高不下。因此,如何高效、准确地对恶意代码家族进行识别、分类及溯源成为了当今保证互联网安全的重要研究内容。近年来,国内外已经有许多关于恶意代码变种分类的研究,提出了各种恶意代码分类模型,但由于恶意代码预处理时损耗特征、分类模型过于复杂,仍存在模型预测准确率较低、计算资源消耗过大等缺陷,恶意代码分类方法有待进一步发展。本文针对上述问题,围绕基于深度神经网络的恶意代码变种分类方法展开研究,具体内容包括:（1）针对传统恶意代码可视化分类方案中代码图像来源单一、深层次特征提取能力偏弱、未充分考虑图像中细节特征等问题,提出了一种基于可视化的恶意代码分类方法。该方法有效融合了恶意软件的字节码文件和汇编文件,将恶意代码转换为具有四通道的RGBA图像,以全面表征恶意代码的特征信息且没有增加计算复杂度。此外,引入空间注意力和通道注意力机制来构建基于混合注意力机制的深度残差网络分类模型,从空间和通道两个维度提取恶意代码的图像纹理特征,以进一步提升模型分类精度。（2）针对现有恶意代码图结构分类方案中对调用关系考虑不足、异构图网络分类模型结构复杂以及可视化方案未有效利用恶意代码内部执行流程特性等问题,提出了一种基于应用程序接口（Application Programming Interface,API）调用图的恶意代码分类方法。该方法将API函数的关键属性注入API调用图中,构建带节点特征的API调用图,在保留调用顺序关系的同时丰富节点特征信息。此外,利用图注意网络充分提取调用图中的调用关系特征,为邻接节点赋予不同权重,以强化恶意行为的调用关系,有效利用恶意代码内部执行流程特性来提升后续分类精度。同时,利用SAG池化（Self-Attention Graph Pooling）弱化图中冗余调用关系并将图的规模精简统一,以实现对恶意代码的有效分类。最后,本文使用三种公开数据集验证了以上两种分类模型的可行性与有效性,经过多重对比实验结果显示,所提出的两种恶意代码变种分类方案均优于现有主流恶意代码分类方案,可以有效提高恶意代码分类的准确率。
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