MalDeep: A Deep Learning Classification Framework against Malware Variants Based on Texture Visualization
المؤلفون المشاركون
Feng, Yongxin
Zhao, Yuntao
Bo, Bo
Xu, ChunYu
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The increasing sophistication of malware variants such as encryption, polymorphism, and obfuscation calls for the new detection and classification technology.
In this paper, MalDeep, a novel malware classification framework of deep learning based on texture visualization, is proposed against malicious variants.
Through code mapping, texture partitioning, and texture extracting, we can study malware classification in a new feature space of image texture representation without decryption and disassembly.
Furthermore, we built a malware classifier on convolutional neural network with two convolutional layers, two downsampling layers, and many full connection layers.
We adopt the dataset, from Microsoft Malware Classification Challenge including 9 categories of malware families and 10868 variant samples, to train the model.
The experiment results show that the established MalDeep has a higher accuracy rate for malware classification.
In particular, for some backdoor families, the classification accuracy of the model reaches over 99%.
Moreover, compared with other main antivirus software, MalDeep also outperforms others in the average accuracy for the variants from different families.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yuntao& Xu, ChunYu& Bo, Bo& Feng, Yongxin. 2019. MalDeep: A Deep Learning Classification Framework against Malware Variants Based on Texture Visualization. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210443
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yuntao…[et al.]. MalDeep: A Deep Learning Classification Framework against Malware Variants Based on Texture Visualization. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210443
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yuntao& Xu, ChunYu& Bo, Bo& Feng, Yongxin. MalDeep: A Deep Learning Classification Framework against Malware Variants Based on Texture Visualization. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210443
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210443
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر