基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼API分類

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摘 要：惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素之一，安全人員一直致力于研究如何有效檢測(cè)惡意代碼，在動(dòng)態(tài)分析方法中可以通過(guò)程序的API調(diào)用序列進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)惡意軟件的API調(diào)用序列進(jìn)行編碼處理，可以獲得圖片格式的數(shù)據(jù)，進(jìn)而使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出分類模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件進(jìn)行分類，獲得較高的準(zhǔn)確率，針對(duì)阿里云天池上的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)使用有向圖編碼方式，采用不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對(duì)比不同方法的準(zhǔn)確性。（剩余7760字）