【摘 要】
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在对恶意代码进行检测和分类时,由于传统的灰度编码方法将特征转换为图像的过程中,会产生特征分裂和精度损失等问题,严重影响了恶意代码的检测性能。同时,传统的恶意代码检测
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在对恶意代码进行检测和分类时,由于传统的灰度编码方法将特征转换为图像的过程中,会产生特征分裂和精度损失等问题,严重影响了恶意代码的检测性能。同时,传统的恶意代码检测和分类的数据集中只使用了单一的恶意样本,并没有考虑到良性样本。因此,文中采用了一个包含良性样本和恶意样本的数据集,同时提出了一种双字节特征编码方法。首先将待检测的PE文件特征编码为二进制数,从单个特征中取前两个字节,然后将所有字节转换为图像,最后通过卷积神经网络提取特征并在测试集上进行验证。实验表明,通过将待检测的PE文件的特征进行双字节编码处
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