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近年来,随着恶意代码家族变种的多样化和混淆等对抗手段的不断加强,传统的恶意代码检测方法难以取得较好的分类效果.鉴于此,提出了一种融合注意力机制的恶意代码家族分类模型.首先,使用逆向反汇编工具获取恶意样本的各区段特征,并利用可视化技术将各区段转化为RGB彩色图像的各通道;其次,引入通道域和空间域注意力机制来构建基于混合域... 相似文献
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浏览器挖矿通过向网页内嵌入挖矿代码,使得用户访问该网站的同时,非法占用他人系统资源和网络资源开采货币,达到自己获益的挖矿攻击。通过对网页挖矿特征进行融合,选取八个特征用以恶意挖矿攻击检测,同时使用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林四种算法进行模型训练,最终得到了平均识别率高达98.7%的检测模型。同时经实验得出随机森林算法模型在恶意挖矿检测中性能最高;有无Websocket连接、Web Worker的个数和Postmessage及onmessage事件总数这三个特征的组合对恶意挖矿检测具有高标识性。 相似文献
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