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摘要
近年来快速增加的恶意代码数量中大部分是由原有家族中通过变异产生,所以对恶意代码家族进行检测分类显得尤为重要。提出了一种基于CNN-BiLSTM网络的恶意代码家族检测方法,将恶意代码家族可执行文件直接转换为灰度图像,利用CNN-BiLSTM网络模型对图像数据集进行检测分类。此方法在避免计算机受到恶意代码伤害的同时全面高效地提取特征,结合CNN和BiLSTM的优点从局部和全局两个方面学习恶意代码家族的特征并实现分类。实验对4个恶意代码家族的4 418个样本进行识别,结果表明该模型相对于传统机器学习具有更高的准确率。
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