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如何使用圖像紋理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行惡意文件的檢測方法

2018-12-12 | rar | 0.70 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,針對傳統(tǒng)惡意文件檢測方法對經(jīng)過代碼變種和混淆后的惡意文件檢測準(zhǔn)確率低以及對跨平臺惡意文件檢測通用性弱等問題,提出一種基于圖像紋理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意文件檢測方法。首先,使用灰度圖像生成算法Android和Windows平臺下可執(zhí)行文件,即.dex和.exe文件,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的灰度圖像;然后,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN)算法自動提取這些灰度圖像的紋理特征并加以學(xué)習(xí)訓(xùn)練,從而構(gòu)建出一個惡意文件檢測模型;最后,使用大量未知待檢測的文件去驗(yàn)證模型檢測準(zhǔn)確率的高低。通過對大量的惡意樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn),在Android和Windows平臺下,模型檢測最高準(zhǔn)確率分別達(dá)到79.6%和97.6%,平均準(zhǔn)確率分別約為79.3%和96.8%;與基于紋理指紋的惡意代碼變種檢測方法相比,基于圖像紋理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意文件檢測方法準(zhǔn)確率提高了約20%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效避免人工篩選特征帶來的問題,大幅提高檢測的準(zhǔn)確率和效率,成功解決跨平臺檢測問題,實(shí)現(xiàn)了一種端到端的惡意文件檢測模型。

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  大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何從各種海量的已知數(shù)據(jù)中提取有價值的信息來對未知事件作出預(yù)測或者防止未知惡意事件發(fā)生的這個問題引起了各個領(lǐng)域的研究者們的關(guān)注和研究。在這樣的大環(huán)境下,再加上如今互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,Android系統(tǒng)由于其高開源性和基于Android系統(tǒng)開發(fā)的軟件沒有一個統(tǒng)一的發(fā)布和管理平臺,所以導(dǎo)致了很多程序開發(fā)者受黑色經(jīng)濟(jì)的誘惑開發(fā)出了大量的安卓惡意軟件。這不僅制造了整個Android市場的混亂,還對每個移動用戶的隱私以及財產(chǎn)安全造成了更加嚴(yán)重的威脅。

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