一种基于深度森林的恶意代码分类方法

摘要：

针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题,将恶意代码映射为无压缩的灰度图像,然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像,使用方向梯度直方图提取图像的特征,最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类,验证了该方法的有效性,并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.

关键词：恶意代码分类、方向梯度直方图、深度森林

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：西北工业大学研究生创意创新种子基金;国家重点基础研究发展计划973;通信网信息传输与分发技术国家重点实验室基金

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1454-1464