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電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于輕量級CNN等的惡意軟件家族分類模型

基于輕量級CNN等的惡意軟件家族分類模型

2021-06-02 | pdf | 1.54 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  現有基于卷積神經網絡(CNN)的惡意代碼分類方法存在計算資源消耗較大的問題。為降低分類過程中的計算量和參數量,構建基于惡意代碼可視化和輕量級CNN模型的惡意軟件家族分類模型。將惡意軟件可視化為灰度圖,以灰度圖的相似度表示同一家族的惡意軟件在代碼結構上的相似性,利用灰度圖訓練帶有深度可分離卷積的神經網絡模型 Mobilenet v2,自動提取紋理特征,并采用 Softmax分類器對惡意代碼進行家族分類。實驗結果表明,該模型對惡意代碼分類的平均準確率為99.32%,較經典的惡意代碼可視化模型高出2.14個百分點。

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