一種利用低秩多模態(tài)融合的惡意軟件分類方法

摘要： 惡意軟件數(shù)量持續(xù)增長對網(wǎng)絡(luò)空間安全造成嚴重威脅.大量采用規(guī)避分析方法進行混淆的樣本使得基于單一特征的惡意軟件分析方法難以準確檢測或分類惡意軟件，雖然目前已有使用多特征的惡意軟件分析方法，但沒有充分利用不同模態(tài)特征之間的相互關(guān)系.為了解決上述問題，本文提出一種利用低秩多模態(tài)融合的惡意軟件分類方法.首先提取匯編函數(shù)的語義與調(diào)用關(guān)系、可視化灰度圖和熵值分布分別輸入對應(yīng)模態(tài)的子模型，然... （共8頁）