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电子发烧友网>电子资料下载>IC资料>模型|Macromodel>基于轻量级CNN等的恶意软件家族分类模型

基于轻量级CNN等的恶意软件家族分类模型

2021-06-02 | pdf | 1.54 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  现有基于卷积神经网络(CNN)的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题。为降低分类过程中的计算量和参数量,构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型。将恶意软件可视化为灰度图,以灰度图的相似度表示同一家族的恶意软件在代码结构上的相似性,利用灰度图训练带有深度可分离卷积的神经网络模型 Mobilenet v2,自动提取纹理特征,并采用 Softmax分类器对恶意代码进行家族分类。实验结果表明,该模型对恶意代码分类的平均准确率为99.32%,较经典的恶意代码可视化模型高出2.14个百分点。

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