词向量驱动的恶意代码分类模型及其高效识别

"本文介绍了一种基于词向量的恶意代码分类模型，旨在提升大规模恶意代码分类任务的准确性。该模型结合自然语言处理中的词向量技术，提取恶意代码函数的语义特征，并运用textCNN神经网络进行分类。实验结果显示，此模型在微软BIG2015恶意代码分类比赛中达到了98.78%的预测准确率，相比于传统方法有显著提升。" 在当前信息化、数字化和网络化的时代，网络安全的重要性日益凸显。随着恶意代码的反分析和变异手段不断进化，恶意软件的数量呈爆炸性增长，对恶意软件的识别和分析提出了更高要求。传统的恶意代码分类技术难以应对这种高流量、高质量的恶意软件挑战。因此，发展高效、准确的恶意代码分类模型成为了研究的热点。 本文提出的模型借鉴了自然语言处理领域的词向量技术，这是一种能够捕获词汇语义的表示方法。在恶意代码分析中，词向量被用来表示代码函数的语义特征，这使得模型能够理解代码行为的本质，而不仅仅是表面的特征。通过使用textCNN（文本卷积神经网络），模型能够学习和理解这些语义特征，并进行有效的分类。 textCNN是一种应用于文本分类的神经网络结构，它利用卷积层和池化层来提取文本中的关键信息。在恶意代码场景中，textCNN可以捕捉到代码中的关键函数序列和模式，从而提高分类的准确性。实验表明，该模型在微软的BIG2015数据集上取得了98.78%的预测准确率，相比传统方法如特征码提取、灰度图特征、源码字节序列和操作码等，其性能有了显著提升，准确率提高了0.91%至3.16%。 近年来，研究人员尝试了多种恶意代码分类方法，如基于深度神经网络的二进制样本分类、动态特征聚类、循环神经网络的API序列分类以及基于word2vec的汇编指令特征分类。尽管这些方法在一定程度上提高了分类效果，但词向量技术的引入为理解恶意代码的语义行为提供了新的视角，使得模型的分类能力得到了进一步增强。 基于词向量的恶意代码分类模型通过提取代码的语义特征，利用textCNN进行深度学习，提高了大规模恶意代码分类的准确性和效率。这种方法对于应对当前恶意软件的快速演进和复杂性具有重要的实用价值，为恶意代码分析和防御提供了新的策略。