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Behavioral Malware Classification using Convolutional Recurrent Neural Networks

机译：使用卷积递归神经网络的行为恶意软件分类

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Behavioral malware detection aims to improve on the performance of static signature-based techniques used by anti-virus systems, which are less effective against modern polymorphic and metamorphic malware. Behavioral malware classification aims to go beyond the detection of malware by also identifying a malware's family according to a naming scheme such as the ones used by anti-virus vendors. Behavioral malware classification techniques use run-time features, such as file system or network activities, to capture the behavioral characteristic of running processes. The increasing volume of malware samples, diversity of malware families, and the variety of naming schemes given to malware samples by anti-virus vendors present challenges to behavioral malware classifiers. We describe a behavioral classifier that uses a Convolutional Recurrent Neural Network and data from Microsoft Windows Prefetch files. We demonstrate the model's improvement on the state-of-the-art using a large dataset of malware families and four major anti-virus vendor naming schemes. The model is effective in classifying malware samples that belong to common and rare malware families and can incrementally accommodate the introduction of new malware samples and families.
机译：行为恶意软件检测旨在提高防病毒系统使用的基于静态签名的技术的性能，这些技术对现代多态和变态恶意软件的有效性较低。行为性恶意软件分类的目的不仅是通过检测恶意软件的类别，还可以根据诸如防病毒供应商所使用的命名方案来识别恶意软件的家族。行为恶意软件分类技术使用运行时功能（例如文件系统或网络活动）来捕获正在运行的进程的行为特征。恶意软件样本数量的增加，恶意软件家族的多样性以及反病毒供应商为恶意软件样本提供的各种命名方案，给行为恶意软件分类器带来了挑战。我们描述了一种行为分类器，该行为分类器使用卷积递归神经网络和Microsoft Windows Prefetch文件中的数据。我们使用大量的恶意软件家族数据集和四种主要的反病毒供应商命名方案，论证了模型在最新技术上的改进。该模型可以有效地对属于常见和罕见恶意软件家族的恶意软件样本进行分类，并且可以逐步适应新恶意软件样本和家族的引入。

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