一种基于PE病毒转图和CNN的病毒识别方法

• 作者: 吕臻 张宇
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: CNN 深度学习 图像分类 病毒分类识别 不平衡样本
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.5
• 字数: 2563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2018.06.028

摘要

随着互联网的爆炸式的发展,计算机病毒也是层出不穷,如何快速的对新增病毒进行响应和查杀也是一个较大的挑战[1].普通的特征检测方法对于新样本的检测存在滞后性,往往无法有效查杀新增样本.通常的机器学习查杀病毒,则存在特征难以提取,训练集样本不均衡的问题.本文中提出一种方法,通过CNN算法和文件图像化表示算法结合进行病毒扫描的方法.本文中发现,通过CNN,可以有效的提取文件图像化后的特征,达到了自动提取特征的目的.修改了CNN中softmax算法,从而解决了样本不均衡问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇	贵州省遵义市公安局科技信息通信处	9	3	1.0	1.0
2	吕臻	浙江省嘉兴市公安局科技信息通信处	1	1	1.0	1.0