一种基于API执行序列的恶意代码检测方法

桂海仁; 刘福东; 王磊; 牛超

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一种基于API执行序列的恶意代码检测方法

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随着软件开发技术的不断进步,恶意代码愈发呈现功能复杂、隐蔽性强等特点。大多恶意代码具有一定的抗检测能力,实际任务中容易导致漏报。针对恶意代码行为特点,提出一种基于应用程序接口(Application Programming Interface,API)执行序列的恶意代码检测方法。首先利用FastText模型和平滑逆词频算法实现API序列的向量化表示,再通过TextCNN卷积神经网络执行恶意代码检测。经实验测试表明,所提方法在基准数据集上能有效提高恶意代码检测的准确率。

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来源
《信息工程大学学报》 |2023年第3期|316-320|共5页
作者
桂海仁; 刘福东; 王磊; 牛超;
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作者单位

信息工程大学;

数学工程与先进计算国家重点实验室;

江西省军区数据信息室;

32090部队;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机病毒与防治;
关键词
恶意代码检测; API执行序列; 向量化; 卷积神经网络;

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