| 基于文檔圖結構的惡意PDF文檔檢測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：716 K | |
| 標簽： 惡意PDF文檔 文檔圖結構 卷積神經網絡 | |
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| 文檔介紹：目前基于機器學習的惡意PDF文檔檢測方法依賴于專家經驗來遴選特征，無法全面反映文檔屬性。而且在面對對抗樣本時，檢測器性能下降明顯。針對上述問題，提出了一種基于文檔圖結構和卷積神經網絡的惡意PDF文檔檢測方法。該方法解析文檔結構，根據文檔中各對象之間的引用關系構建出有向圖。然后，通過TF-IDF算法計算各節點對分類的貢獻度來進行圖結構精簡。最后，計算精簡后圖的鄰接矩陣和度矩陣，并得到圖的拉普拉斯矩陣，以此作為特征送入CNN分類模型進行訓練。同時還加入了對抗樣本，對模型進行對抗訓練。實驗評估表明，在給定訓練和測試樣本比例9:1條件下，不斷調整神經網絡結構和參數，該方法的準確率達到了99.71%，性能優于KNN和SVM分類模型。在針對對抗樣本的檢測上，與知名在線檢測網站VirusTotal上的67款殺毒引擎相比，該方法取得了更高的檢測性能。 | |
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