一种恶意软件检测方法,使用函数参数编码和函数依赖性建模来进行恶意软件检测
Ronghao Hou1, Dongjie Liu1, Xiaobo Jin2
1School for Cyberspace Security, Jinan University, Guangzhou, Guangdong, China.
这项研究引入了一种新的恶意软件检测方法,该方法分析功能参数和依赖性,实现高精度. 这种新方法显著提高了网络安全,防止不断发展的恶意软件威胁.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络安全 网络安全
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 恶意软件在数字时代对网络安全构成重大威胁.
- 现有的机器学习和深度学习用于恶意软件检测的方法往往忽略了函数参数和依赖性分析.
研究的目的:
- 开发一种先进的恶意软件检测技术,包括功能参数和依赖性分析.
- 为了提高恶意软件检测系统的准确性和稳定性.
主要方法:
- 一个参数编码器被设计成将函数参数转换为特征向量.
- 使用聚类方法对参数特征进行分离,以改进API编码.
- 使用深度神经网络捕获功能依赖关系并生成函数序列的语义表示.
主要成果:
- 拟议的方法在大型数据集上实现了98.62%的准确性和98.40%的F1分数.
- 废弃实验证实了功能参数和依赖关系在检测中的关键重要性.
- 与现有方法相比,新技术显示出更高的性能.
结论:
- 功能参数和依赖性分析的集成为恶意软件检测提供了更有效的方法.
- 这项研究提供了一种强大的方法来提高网络安全,防止复杂的恶意软件.
- 这些发现突显了深度学习在先进的网络安全应用中的潜力.
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