【摘 要】
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针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征,提出了基于栈式自编码(stacked auto encoder,SAE)的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学网络中心
【基金项目】
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新疆自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051);新疆自治区研究生科研创新资助项目(XJGRI2017007);新疆自治区研究生教育创新计划科研创新项目(007号);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170321)
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针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征,提出了基于栈式自编码(stacked auto encoder,SAE)的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像特征、指令语句中的隐含特征;在此基础上,为提高特征选择对分类算法准确性的提高,将恶意代码纹理特征以及指令语句频度特征进行融合,训练栈式自编码器和softmax分类器。实验结果表明,基于恶意代码纹理特征以及指令频度特征,利用栈式自编码分类算法对恶意代码具有较好的分类能力,其分类准确率高于传统浅层机器学习模型(随机森林、支持向量机),相比随机森林的方法提高了2.474%,相比SVM的方法提高了1.235%。
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