| 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 | |
| 文檔大?。?span>2197 K | |
| 標(biāo)簽： 惡意軟件分類 字節(jié)序列 頻域采樣 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：近年來，利用機(jī)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(shí)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(duì)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(jì)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(hào)，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練效率的提高。公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)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(shí)間和GPU顯存占用分別降低了90%和50%以上。 | |
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