資料介紹
遠控木馬作為一種高級形態(tài)的惡意代碼,不僅能收集用戶敏感信息,而且可以通過命令控制引發(fā)大規(guī)模的攻擊。為高效準確地識別遠控木馬,通過結(jié)合靜態(tài)分析和動態(tài)行為分析方法提取文件特征,利用深度學習對樣本特征逐層抽取的能力,構(gòu)建基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的樣本分類模型,以對 Linux遠控木馬進行檢測。為避免陷入局部最優(yōu),采用隨機搜索參數(shù)的方法進行模型超參數(shù)選擇。對基于RNN的分類模型及其他基于傳統(tǒng)機器學習算法的模型分別進行實驗,結(jié)果表明,在選取性能最佳的超參數(shù)配置下,基于RNN的樣本分類模型具有更高的準確率與F1值。
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