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基于特征碼匹配的靜態(tài)分析方法提取的特征滯后于病毒發(fā)展，且不能檢測出未知病毒。為此，從病毒反編譯文件及其灰度圖出發(fā)進(jìn)行特征提取及融合，采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林（RF）算法對(duì)惡意代碼家族進(jìn)行分類，提取惡意代碼的操作碼指令和灰度圖紋理2個(gè)局部特征，并將顏色直方圖作為惡意代碼的全局特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合惡意代碼特征與RF算法可實(shí)現(xiàn)惡意代碼家族的有效分類，平均準(zhǔn)確率達(dá)到99.59%。
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