基于GPU加速的恶意代码字节码特征提取方法研究

• 作者: 周紫瞻 王俊峰
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码 特征提取 CUDA 字节码序列 N-Gram
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 227-234
• 页数: 8页
• 分类号: TP309.7
• 字数: 5945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.02.008

摘要

随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一计算设备架构CUDA,将传统恶意代码字节码序列特征提取方法中字节码N-Gram特征的提取 、TFIDF特征的计算等密集计算型任务移交给GPU进行并行计算.实验表明,针对不同样本文件大小的数据集,该方法均有2～4倍以上的速度提升,大幅提高恶意代码字节码序列特征提取的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊峰	四川大学计算机学院	73	574	15.0	21.0
2	周紫瞻	四川大学计算机学院	1	3	1.0	1.0