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[697] 2019-12-12_使用深度学习方法对恶意软件的系统调用序列进行分类

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-16
2019-12-12_使用深度学习方法对恶意软件的系统调用序列进行分类 使 用 深 度 学 习 方 法 对 恶 意 软 件 的 系 统 调 用 序 列 进 行 分 类 A r k T e a m   2 0 1 9 - 1 2 - 1 2 作 者 ： { P e r s i s t } @ A r k T e a m 原 文 作 者 ：   B o j a n   K o l o s n j a j i ( B ) ,   A p o s t o l i s   Z a r r a s ,   G e o r g e   W e b s t e r ,   a n d   C l a u d i a   E c k e r t 原 文 题 目 ： D e e p   L e a r n i n g   f o r   C l a s s i f i c a t i o n   o f   M a l w a r e   S y s t e m   C a l l   S e q u e n c e s 原 文 来 源 ： A I   2 0 1 6 :   A d v a n c e s   i n   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e 随 着 恶 意 软 件 样 本 数 量 和 种 类 的 增 加 ， 扩 大 了 对 自 动 检 测 和 分 类 恶 意 软 件 变 体 的 改 进 需 求 。 神 经 网 络 现 在 可 以 在 许 多 领 域 提 供 出 色 的 分 类 准 确 性 ， 例 如 计 算 机 视 觉 或 自 然 语 言 处 理 。 在 本 文 中 ， 尝 试 对 恶 意 软 件 系 统 调 用 序 列 进 行 建 模 ， 以 进 行 恶 意 软 件 分 类 。 本 文 基 于 卷 积 和 递 归 网 络 层 构 造 了 一 个 神 经 网 络 。 架 构 ： 架 构 ： 整 个 系 统 框 架 图 如 下 所 示 ， P E 文 件 首 先 通 过 M a l w a r e   z o o 模 块 执 行 得 到 系 统 调 用 序 列 ， 再 通 过 预 处 理 模 块 得 到 数 字 向 量 ， 最 终 输 入 到 神 经 网 络 分 类 模 块 进 行 分 类 。 图 1   恶 意 软 件 分 类 系 统 框 架 图 数 据 ： 数 据 ： 使 用 的 数 据 集 来 自 V i r u s   S h a r e 、 M a l t r i e v e 和 私 人 的 收 集 的 恶 意 软 件 三 部 分 。 并 通 过 V i r u s T o t a l 为 这 些 恶 意 软 件 打 上 标 签 。 模 型 ： 模 型 ： 神 经 网 络 结 构 如 图 所 示 ， 由 两 部 分 构 成 ： 卷 积 层 和 L S T M 层 ， 最 后 通 过 一 个 s o f t m a x 函 数 得 到 一 个 类 别 的 概 率 分 布 。 所 有 输 入 的 系 统 调 用 序 列 采 用 o n e h o t 编 码 方 式 ， 通 过 卷 积 层 形 成 新 的 特 征 向 量 ， 卷 积 层 采 用 两 个 3 * 6 0 的 卷 积 核 。
图 2   神 经 网 络 结 构 图 评 估 结 果 ： 评 估 结 果 ： 使 用 三 个 指 标 ， 准 确 率 ， 精 确 度 和 召 回 率 。 最 终 评 估 结 果 表 明 ， 单 个 类 别 识 别 的 准 确 度 很 高 ， 某 些 类 别 识 别 效 果 很 差 ， 该 方 法 在 恶 意 软 件 分 类 方 面 优 于 以 前 使 用 的 方 法 ， 使 用 这 种 组 合 的 神 经 网 络 体 系 结 构 ， 能 够 平 均 达 到 8 5 . 6 ％ 的 精 度 和 8 9 . 4 ％ 的 召 回 率 。 总 的 来 说 ， 这 篇 论 文 并 不 是 一 篇 特 别 优 秀 的 论 文 ， 直 接 套 用 深 度 学 习 的 方 法 来 做 安 全 实 际 效 果 并 不 大 ， 在 实 战 中 的 应 用 会 大 打 折 扣 ， 但 是 思 路 值 得 借 鉴 ， 当 时 突 然 想 到 这 个 方 法 来 检 测 ， 然 后 搜 了 一 下 ， 发 现 已 经 有 人 做 过 了 ， 看 了 一 下 ， 思 路 很 简 单 ， 工 作 还 有 很 大 的 改 进 空 间 。 阅 读 原 文
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