基于字節(jié)序列頻域采樣的惡意軟件分類 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:wwei | |
文檔大?。?span>2197 K | |
標簽: 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,利用機器學習直接從文件字節(jié)序列中提取特征并進行惡意軟件分類的方法受到了廣泛關注,。但惡意軟件字節(jié)序列較長,,直接輸入模型進行訓練,,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)訓練效率的提高,。公開數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,與最先進的基于原始字節(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,,且將模型的訓練時間和GPU顯存占用分別降低了90%和50%以上。 | |
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