本文選題：惡意代碼分類 + 特征提取��； 參考：《計算機應用研究》2017年04期

【摘要】：惡意代碼的多維度特征融合與深度處理,是惡意代碼分類研究的一種發(fā)展趨勢,也是惡意代碼分類研究的一個難點問題。提出了一種適用于惡意代碼分類的高維特征融合方法,對惡意代碼的靜態(tài)二進制文件和反匯編特征等進行提取,借鑒Sim Hash的局部敏感性思想,對多維特征進行融合分析和處理,最后基于典型的機器學習方法對融合后的特征向量進行學習訓練。實驗結(jié)果和分析表明,該方法能夠適應于樣本特征維度高而樣本數(shù)量較少的惡意代碼分類場景,而且能夠提升分類學習的時間性能。
[Abstract]:Multi-dimensional feature fusion and advanced processing of malicious code is a developing trend of malicious code classification and a difficult problem in malicious code classification. A high dimensional feature fusion method suitable for malicious code classification is proposed in this paper. The static binary files and disassembly features of malicious code are extracted, and local sensitivity of Sim Hash is used for reference to analyze and process multi-dimensional features. Finally, the fused feature vector is trained based on the typical machine learning method. Experimental results and analysis show that the proposed method can be applied to malicious code classification scenarios with high feature dimension and small sample size, and can improve the performance of classification learning.
【作者單位】： 烽火通信科技股份有限公司;國防科學技術(shù)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61379148,61472437)
【分類號】：TP309

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本文編號：1954216