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現(xiàn)有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的惡意代碼分類方法存在計(jì)算資源消耗較大的問題。為降低分類過程中的計(jì)算量和參數(shù)量，構(gòu)建基于惡意代碼可視化和輕量級CNN模型的惡意軟件家族分類模型。將惡意軟件可視化為灰度圖，以灰度圖的相似度表示同一家族的惡意軟件在代碼結(jié)構(gòu)上的相似性，利用灰度圖訓(xùn)練帶有深度可分離卷積的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 Mobilenet v2，自動(dòng)提取紋理特征，并采用 Softmax分類器對惡意代碼進(jìn)行家族分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型對惡意代碼分類的平均準(zhǔn)確率為99.32%，較經(jīng)典的惡意代碼可視化模型高出2.14個(gè)百分點(diǎn)。
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