基于字節(jié)序列頻域采樣的惡意軟件分類
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 惡意軟件分類 字節(jié)序列 頻域采樣
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文檔介紹：近年來,，利用機器學(xué)習(xí)直接從文件字節(jié)序列中提取特征并進(jìn)行惡意軟件分類的方法受到了廣泛關(guān)注,。但惡意軟件字節(jié)序列較長,，直接輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練,，時間和空間開銷巨大,，難以適用大數(shù)據(jù)場景下的海量文件樣本,。針對該問題,，提出基于字節(jié)序列頻域采樣的惡意軟件分類方法,，通過離散傅里葉變換設(shè)計頻域采樣策略保留字節(jié)序列中的主要低頻成分，合成新的短信號,，實現(xiàn)訓(xùn)練效率的提高,。公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與最先進(jìn)的基于原始字節(jié)序列的惡意軟件分類方法相比,，所提出的方法與其分類效果相當(dāng),，且將模型的訓(xùn)練時間和GPU顯存占用分別降低了90%和50%以上。
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