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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法

      結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法

      2021-03-23 | rar | 1.67 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　目前惡意代碼出現(xiàn)頻繁且抗識(shí)別性加強(qiáng)，現(xiàn)有基于簽名的惡意代碼檢測(cè)方法無(wú)法識(shí)別未知與隱藏的惡意代碼。提出一種結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法。搭建自動(dòng)化分析 Cuckoo沙箱記錄惡意代碼的行為信息和網(wǎng)絡(luò)流量，結(jié)合 Cuckoo沙箱與改進(jìn) Dynamorio系統(tǒng)作為虛擬環(huán)境，提取并融合惡意代碼樣本API調(diào)用序列及網(wǎng)絡(luò)行為特征。在此基礎(chǔ)上，基于雙向門循環(huán)單元（BGRU）建立惡意代碼檢測(cè)模型，并在含有12170個(gè)惡意代碼樣本和5983個(gè)良性應(yīng)用程序樣本的數(shù)據(jù)集上對(duì)模型效果進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能全面獲得惡意代碼的行為信息，其所用BGRU模型的檢測(cè)效果較LSTM、 BLSTM等模型更好，精確率和F1值分別達(dá)到97.84%和98.07%，訓(xùn)練速度為 BLSTM模型的1.26倍。

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