| 基于字節序列頻域采樣的惡意軟件分類 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>2197 K | |
| 標簽： 惡意軟件分類 字節序列 頻域采樣 | |
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| 文檔介紹：近年來，利用機器學習直接從文件字節序列中提取特征并進行惡意軟件分類的方法受到了廣泛關注。但惡意軟件字節序列較長，直接輸入模型進行訓練，時間和空間開銷巨大，難以適用大數據場景下的海量文件樣本。針對該問題，提出基于字節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計頻域采樣策略保留字節序列中的主要低頻成分，合成新的短信號，實現訓練效率的提高。公開數據集上的實驗結果表明，與最先進的基于原始字節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，且將模型的訓練時間和GPU顯存占用分別降低了90%和50%以上。 | |
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