基于深度学习的Linux远控木马检测

李峰; 舒斐; 李明轩; 王斌; 杨慧婷

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基于深度学习的Linux远控木马检测

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远控木马作为一种高级形态的恶意代码,不仅能收集用户敏感信息,而且可以通过命令控制引发大规模的攻击.为高效准确地识别远控木马,通过结合静态分析和动态行为分析方法提取文件特征,利用深度学习对样本特征逐层抽取的能力,构建基于循环神经网络(RNN)的样本分类模型,以对Linux远控木马进行检测.为避免陷入局部最优,采用随机搜索参数的方法进行模型超参数选择.对基于RNN的分类模型及其他基于传统机器学习算法的模型分别进行实验,结果表明,在选取性能最佳的超参数配置下,基于RNN的样本分类模型具有更高的准确率与F1值.

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来源
《计算机工程》 |2020年第7期|159-164|共6页
作者
李峰; 舒斐; 李明轩; 王斌; 杨慧婷;
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作者单位

国网新疆电力有限公司电力科学研究院乌鲁木齐830011;

国网新疆电力有限公司电力科学研究院乌鲁木齐830011;

国网新疆电力有限公司电力科学研究院乌鲁木齐830011;

国网新疆电力有限公司电力科学研究院乌鲁木齐830011;

国网新疆电力有限公司电力科学研究院乌鲁木齐830011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
远控木马; 静态分析; 行为分析; 循环神经网络; 超参数;

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