恶意代码分类的一种高维特征融合分析方法

• 作者: 喻波 崔弘 方莹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 恶意代码分类 特征提取 特征融合 深度特征处理 局部敏感哈希
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1120-1123,1150
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.037

摘要

恶意代码的多维度特征融合与深度处理,是恶意代码分类研究的一种发展趋势,也是恶意代码分类研究的一个难点问题.提出了一种适用于恶意代码分类的高维特征融合方法,对恶意代码的静态二进制文件和反汇编特征等进行提取,借鉴SimHash的局部敏感性思想,对多维特征进行融合分析和处理,最后基于典型的机器学习方法对融合后的特征向量进行学习训练.实验结果和分析表明,该方法能够适应于样本特征维度高而样本数量较少的恶意代码分类场景,而且能够提升分类学习的时间性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔弘		2	4	1.0	2.0
2	喻波	国防科学技术大学计算机学院	3	11	3.0	3.0
3	方莹	国防科学技术大学计算机学院	1	4	1.0	1.0