基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼識(shí)別技術(shù)研究

摘要： 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和5G等新技術(shù)的發(fā)展，惡意代碼呈井噴之勢，傳統(tǒng)基于特征碼、啟發(fā)式搜索等惡意代碼識(shí)別方法在新形勢下捉襟見肘，難以滿足企業(yè)海量惡意代碼實(shí)時(shí)檢測的實(shí)際應(yīng)用需求。開展了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼識(shí)別技術(shù)研究，提出了企業(yè)惡意代碼分析架構(gòu)及算法流程設(shè)計(jì)，在終端側(cè)通過程序逆向分析實(shí)現(xiàn)可疑文件操作碼及操作數(shù)的特征建模，在主站側(cè)通過可疑文件動(dòng)態(tài)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)其API調(diào)用特征的建模，通過字... （共5頁）