栈式自编码的恶意代码分类算法研究

• 作者: 孙华 田生伟 禹龙 罗世奇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 栈式自编码 恶意代码 分类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 261-265
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.056

摘要

针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征,提出了基于栈式自编码(stacked auto encoder,SAE)的恶意代码分类算法.其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像特征、指令语句中的隐含特征;在此基础上,为提高特征选择对分类算法准确性的提高,将恶意代码纹理特征以及指令语句频度特征进行融合,训练栈式自编码器和softmax分类器.实验结果表明,基于恶意代码纹理特征以及指令频度特征,利用栈式自编码分类算法对恶意代码具有较好的分类能力,其分类准确率高于传统浅层机器学习模型(随机森林、支持向量机),相比随机森林的方法提高了2.474％,相比SVM的方法提高了1.235％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙华	新疆大学软件学院	37	277	8.0	15.0
2	禹龙	新疆大学网络中心	82	301	9.0	13.0
3	田生伟	新疆大学软件学院	101	343	9.0	13.0
4	罗世奇	新疆大学软件学院	4	13	3.0	3.0