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1.
一种基于深度森林的恶意代码分类方法
卢喜东
段哲民
钱叶魁
周巍
《软件学报》
2020,31(5):1454-1464
针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题,将恶意代码映射为无压缩的灰度图像,然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像,使用方向梯度直方图提取图像的特征,最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类,验证了该方法的有效性,并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.
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