【摘 要】
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针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象,提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值,从而将恶意样本转换为彩
【机 构】
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武警工程大学密码工程学院,网络与信息安全武警部队重点实验室（武警工程大学）,武警工程大学信息工程学院
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针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象,提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值,从而将恶意样本转换为彩色图;然后用这些图片基于VGG卷积神经网络生成恶意样本分类模型;最后在模型训练阶段利用随机失活算法解决过拟合和梯度消失问题以及降低神经网络计算开销。该方法使用Malimg数据集25个族的9 342个样本进行评估,平均分类准确率达96.16%,能有效地分类恶意代码样本。实验结果表明,与灰度图相比,所提方法将二进制文件转换为彩色图能更明显地强调图像
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