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基于纹理特征和随机森林的恶意代码分类研究
1
作者
刘宇强
李军
范志鹏
《湖北工业大学学报》
2020年第2期56-60,共5页
为高效地识别分析恶意软件,及时防范可能的危害,提出了一种基于图像灰度纹理特征的静态分类方法。根据代码的指令长度特点,设计并提取病毒代码的多字节图像纹理,并统一成二维特征,然后将所有的特征文件作为训练集进行随机森林机器学习...
为高效地识别分析恶意软件,及时防范可能的危害,提出了一种基于图像灰度纹理特征的静态分类方法。根据代码的指令长度特点,设计并提取病毒代码的多字节图像纹理,并统一成二维特征,然后将所有的特征文件作为训练集进行随机森林机器学习方法分类。利用标准数据集进行的实验表明,该方法可以达到96.36%的精度,并分析了各个字节代码特征的重要性,进一步提出了简化的分类方法。
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关键词
恶意代码分类
灰度纹理特征
随机森林
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题名
基于纹理特征和随机森林的恶意代码分类研究
1
作者
刘宇强
李军
范志鹏
机构
湖北工业大学计算机学院
出处
《湖北工业大学学报》
2020年第2期56-60,共5页
文摘
为高效地识别分析恶意软件,及时防范可能的危害,提出了一种基于图像灰度纹理特征的静态分类方法。根据代码的指令长度特点,设计并提取病毒代码的多字节图像纹理,并统一成二维特征,然后将所有的特征文件作为训练集进行随机森林机器学习方法分类。利用标准数据集进行的实验表明,该方法可以达到96.36%的精度,并分析了各个字节代码特征的重要性,进一步提出了简化的分类方法。
关键词
恶意代码分类
灰度纹理特征
随机森林
Keywords
malware
classification
grayscale
texture
feature
random
forest
分类号
TP309.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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操作
1
基于纹理特征和随机森林的恶意代码分类研究
刘宇强
李军
范志鹏
《湖北工业大学学报》
2020
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