基于多特征随机森林的恶意代码检测

• 作者: 史崯 李劭杰 王晨
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 灰度图 灰度直方图 灰度共生矩阵 N-Gram算法 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 328-333
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.053

摘要

特征提取是恶意代码检测研究的重点内容,传统恶意代码特征提取以单一特征为主,恶意代码检测时效性差,特征提取滞后于病毒数量的发展.恶意软件源文件经过IDA反编译后生成.bytes文件和.asm文件,.asm文件可以从两个角度提取特征.通过N-Gram算法提取文本特征,可以将.asm文件图像化转化成为灰度图像.灰度图像的纹理特征通过灰度共生矩阵的不同参数来体现,颜色特征作为全局特征通过灰度直方图提取,最终结合随机森林算法进行分类.实验结果表明,多种特征相结合的检测方法,能极大程度地提高检验的准确率.