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基于N-Gram與加權分類器集成的惡意代碼檢測

發(fā)布時間:2018-11-14 13:22
【摘要】:提出網頁惡意腳本代碼的監(jiān)測系統(tǒng),將惡意腳本用V8引擎編譯成機器碼,用變長N-Gram模型對其進行數據處理,提取特征形成樣本訓練集.分別與隨機森林、邏輯回歸及樸素貝葉斯等分類器組合創(chuàng)建分類模型.研究將多個經過訓練集訓練的分類模型集成,提出加權分類器集成的方式,每個分類器設定不同權值.通過實驗分析,試驗多種分類器組合,并通過訓練集找出最優(yōu)權值分配.通過比較單個分類器和其他集成方式,結果證明訓練過的加權集成分類器的方式能更準確地檢測網頁存在惡意行為的代碼,有較高的準確率.
[Abstract]:A monitoring system for web page malicious script code is proposed. The malicious script is compiled into machine code by V8 engine and processed with variable length N-Gram model. The feature is extracted to form a sample training set. Combined with random forest, logical regression and naive Bayes classifier respectively, the classification model is created. In this paper, several trained classification models are integrated, and a weighted classifier ensemble is proposed. Each classifier sets different weights. Through experimental analysis, several classifier combinations are tested, and the optimal weight allocation is found by training set. By comparing a single classifier with other integration methods, the results show that the trained weighted integrated classifier can detect the malicious code more accurately and has a higher accuracy.
【作者單位】: 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【分類號】:TP181;TP309

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6 王U,

本文編號:2331271


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