基于字节序列频域采样的恶意软件分类
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 恶意软件分类 字节序列 频域采样
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文檔介紹：近年来，利用机器学习直接从文件字节序列中提取特征并进行恶意软件分类的方法受到了广泛关注。但恶意软件字节序列较长，直接输入模型进行训练，时间和空间开销巨大，难以适用大数据场景下的海量文件样本。针对该问题，提出基于字节序列频域采样的恶意软件分类方法，通过离散傅里叶变换设计频域采样策略保留字节序列中的主要低频成分，合成新的短信号，实现训练效率的提高。公开数据集上的实验结果表明，与最先进的基于原始字节序列的恶意软件分类方法相比，所提出的方法与其分类效果相当，且将模型的训练时间和GPU显存占用分别降低了90%和50%以上。
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