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伴随着互联网的高速发展,恶意代码的规模呈指数级增长,且大多是已知恶意代码的变种。通过研究恶意代码图像的特征,提出了一种基于恶意代码图像指纹的恶意代码家族标注方法。该方法将恶意代码反汇编文件绘制成图像,提取图像的全局指纹GIST特征描述符和局部指纹SIFT特征点,通过BoW模型对局部特征进行优化,最终获取图像指纹,并采用随机森林的方法实现恶意代码家族标注。实验结果表明,该方法能有效实现恶意代码家族标注,具有标注正确率高且误报率低的特点。