基于特征集聚和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意PDF文檔檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>616 K
標簽： 惡意PDF文檔 特征集聚 靜態(tài)檢測
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文檔介紹： 針對現(xiàn)有惡意PDF文檔檢測方法存在特征維度高、數(shù)據(jù)集樣本少導致模型欠擬合等問題,，提出了一種基于特征集聚和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意PDF文檔檢測方法,。該方法以詞袋模型為基礎,，從PDF文檔中提取常規(guī)特征和結(jié)構(gòu)特征。然后以合并后特征簇最小方差為目標,，使用Ward最小方差聚類方法實現(xiàn)特征集聚,。最后，將聚合特征送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型進行訓練,。根據(jù)不同聚合特征數(shù)下模型性能的好壞,，確定最優(yōu)的聚合特征數(shù)。實驗結(jié)果表明,，該方法降低了特征維度,，提升了模型的召回率，緩解了模型的欠擬合問題,?？v向比較來看，在不同的良性樣本和惡意樣本比例下,，遍歷得到最優(yōu)的聚合特征數(shù),，召回率平均提升了53%，F(xiàn)-score平均提升了0.44,，運行時間平均縮短了27%,；與PJScan、PDFrate,、Luxor 3種檢測工具橫向相比,，檢測的綜合性能平均提升了5%。
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