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基于One-Hot的CNN恶意代码检测技术
基于One-Hot的CNN恶意代码检测技术
作者:
傅依娴
芦天亮
马泽良
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
网络安全
恶意代码
Cuckoo
沙箱
CNN
摘要:
恶意软件的爆炸性增长,以及对用户机和网络环境造成的严重威胁,逐渐成为了网络空间安全领域的主要矛盾.当前传统的基于特征码的静态扫描技术和基于软件行为的恶意软件检测技术容易产生误报和漏报,渐渐无法满足信息安全领域的新要求.为了解决这些问题,提出基于卷积神经网络CNN的恶意代码检测技术.利用Cuckoo沙箱系统来模拟运行环境并提取分析报告;通过编写Python脚本对分析报告进行预处理;搭建深度学习CNN训练模型来实现对恶意代码的检测,并将其与机器学习以及常见的杀毒软件进行比较.实验结果表明,该方法在相比之下更具有优势,并且取得了较好的检测效果,具有更高的可行性.
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文献信息
篇名
基于One-Hot的CNN恶意代码检测技术
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
网络安全
恶意代码
Cuckoo
沙箱
CNN
年,卷(期)
2020,(1)
所属期刊栏目
安全技术
研究方向
页码范围
304-308,333
页数
6页
分类号
TP309.5
字数
5203字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.049
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
芦天亮
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
44
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2
傅依娴
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
2
0
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马泽良
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
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研究主题发展历程
节点文献
网络安全
恶意代码
Cuckoo
沙箱
CNN
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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