作者：张晨斌; 张云春; 郑杨; 张鹏程; 林森恶意软件灰度图纹理特征分类学习
摘要：随着安卓恶意软件数量的快速增长,传统的恶意软件检测与分类机制存在检测率低、训练模型复杂度高等问题。为解决上述问题,结合图像纹理特征提取技术和机器学习分类器,提出基于灰度图纹理特征的恶意软件分类方法。该方法首先将恶意软件样本生成灰度图,设计并集成了包含GIST和Tamura特征提取算法在内的4种特征提取方法;然后将所得纹理特征集合作为源数据,基于Caffe高性能处理架构构造了5种分类学习模型,最终实现对恶意软件的检测和分类。实验结果表明,基于图像纹理特征的恶意软件分类具有较高的准确率,且Caffe架构能有效缩短学习时间,降低复杂度。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
