基于图像识别的恶意软件静态检测模型

作者：杨铭; **^*

来源：信息网络安全, 2021, 21(10): 25-32.

• 恶意软件
• 静态分析
• SimHash
• 卷积神经网络

恶意软件是当前互联网安全的主要威胁之一。文章以对恶意软件进行快速有效检测为研究目的,提出了SIC模型,该模型采用SimHash方法,利用恶意软件的操作码的位置特征和数量特征,将恶意软件转换成特征向量,再转换为灰度图,然后使用卷积神经网络(CNN)识别出恶意软件所属的家族。文章使用多重Hash、块选择算法对SIC模型进行优化。模型选用微软2015年发布的恶意软件分类挑战数据集进行训练,实验结果表明,SIC模型的检测识别准确率可达96.774%。相较于其他基于传统的机器学习的恶意软件分类模型,文章方案有一定程度的提高。

• 单位
  南开大学