深度学习对抗恶意脚本:JavaScript与VBScript的神经分类研究
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更新于2024-07-19
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"基于神经网络的恶意脚本分类:JavaScript与VBScript研究"
在这个深度学习应用于网络安全领域的研究中,"NeuralClassificationofMaliciousScripts"探讨了如何利用神经网络技术来有效地识别和区分JavaScript和VBScript两种常见的恶意脚本。JavaScript和VBScript作为Web脚本语言,由于其广泛的应用,成为了网络攻击的重要载体。随着JavaScript攻击的日益增多,传统的安全措施已不足以应对这种威胁。
研究人员提出了两种深度递归模型——LaMP(长短时记忆网络和最大池化)和CPoLS(长序列卷积分割),以处理这两种脚本的字节序列。LaMP模型通过下层捕捉字节序列的顺序特性,而上层则负责将处理后的嵌入向量分类为恶意或良性。这种方法不同于以往仅依赖特征提取的方案,它采用端到端的学习方式,使得模型能够进行更精细的区分和决策。
通过这种神经网络架构,模型能够学习到脚本中的模式和潜在威胁,提高对恶意代码的检测准确性和效率。这不仅有助于减少误报,还能在实时监控中及时发现并阻止恶意脚本的执行,从而保护用户的计算机系统免受攻击。
该研究的贡献在于创新的模型设计和训练策略,为恶意脚本分类提供了一种更有效的方法,对于网络安全专业人员来说,理解和应用这些模型对于提升防御能力具有实际价值。在未来,随着深度学习技术的进一步发展,此类研究可能会推动恶意脚本检测技术的持续改进和前沿发展。
2022-05-29 上传
2022-06-27 上传
论文
2023-08-18 上传
2023-08-13 上传
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