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下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明:近年来,恶意软件呈现出爆发式增长势头,新型恶意样本携带变异性和多态性,通过多态、加壳、混淆等方式规避传统恶意代码检测方法。基于大规模恶意样本,设计了一种安全、高效的恶意软件分类的方法,通过提取可执行文件字节视图、汇编视图、PE 视图3个方面的静态特征,并利用特征融合和分类器集成学习2种方式,提高模型的泛化能力,实现了特征与分类器之间的互补,实验证明,在样本上取得了稳定的F1-score(93.56%)。
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