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基于特征集聚和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(biāo)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(dǎo)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(luò)的惡意PDF文檔檢測方法。該方法以詞袋模型為基礎(chǔ)，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(biāo)，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(luò)分類模型進(jìn)行訓(xùn)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。縱向比較來看，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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