一種基于圖像感知哈希的海量惡意代碼分類方法
關(guān)鍵詞：惡意代碼分類 灰度圖像 感知哈希 灰度共生矩陣 紋理特征
摘要：通過灰度共生矩陣表示惡意代碼灰度圖像紋理特征,采用4個(gè)不同方向表示、貢獻(xiàn)最大的6個(gè)統(tǒng)計(jì)量,構(gòu)成24維惡意代碼紋理特征向量,然后采用SimHash算法將紋理特征向量生成惡意代碼圖像感知哈希,并通過布隆過濾器構(gòu)建惡意代碼圖像感知哈希高效索引結(jié)構(gòu),將檢索時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度降低常數(shù).經(jīng)測(cè)試,提出的方法對(duì)近萬個(gè)惡意代碼及其變種的樣本數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率超過94%,并能夠在普通PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文章提出的海量惡意代碼分類方法具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn).
韓山師范學(xué)院學(xué)報(bào)雜志要求:
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{2}稿件應(yīng)具前瞻性、獨(dú)創(chuàng)性和科學(xué)性，要求資料真實(shí)、論點(diǎn)明確、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，文字通順、精煉。
{3}有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)性和邏輯性，有理論或?qū)嶋H意義。論點(diǎn)明確，資料可靠，數(shù)據(jù)無誤，文字精煉，層次清楚，書寫工整規(guī)范。
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