惡意代碼可視化分類研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:3777 K
標簽: BODMAS數(shù)據(jù)集 CA模塊 MA模塊
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文檔介紹:新型惡意代碼設(shè)計變得日益復雜,傳統(tǒng)的識別并檢測方法已經(jīng)滿足不了當前的需求。因此,在對BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎(chǔ)上,將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上設(shè)計了一個CA(通道級局部特征關(guān)注)模塊和一個MA(多尺度局部特征關(guān)注)模塊,構(gòu)建了兩個新模型,巧妙地結(jié)合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上,新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高,證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性,為未來研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實驗基礎(chǔ)。
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