![](/images/graphics-bg.png)
Detecting Malware with an Ensemble Method Based on Deep Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Malware detection plays a crucial role in computer security.
Recent researches mainly use machine learning based methods heavily relying on domain knowledge for manually extracting malicious features.
In this paper, we propose MalNet, a novel malware detection method that learns features automatically from the raw data.
Concretely, we first generate a grayscale image from malware file, meanwhile extracting its opcode sequences with the decompilation tool IDA.
Then MalNet uses CNN and LSTM networks to learn from grayscale image and opcode sequence, respectively, and takes a stacking ensemble for malware classification.
We perform experiments on more than 40,000 samples including 20,650 benign files collected from online software providers and 21,736 malwares provided by Microsoft.
The evaluation result shows that MalNet achieves 99.88% validation accuracy for malware detection.
In addition, we also take malware family classification experiment on 9 malware families to compare MalNet with other related works, in which MalNet outperforms most of related works with 99.36% detection accuracy and achieves a considerable speed-up on detecting efficiency comparing with two state-of-the-art results on Microsoft malware dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Jinpei& Qi, Yong& Rao, Qifan. 2018. Detecting Malware with an Ensemble Method Based on Deep Neural Network. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214332
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Jinpei…[et al.]. Detecting Malware with an Ensemble Method Based on Deep Neural Network. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214332
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Jinpei& Qi, Yong& Rao, Qifan. Detecting Malware with an Ensemble Method Based on Deep Neural Network. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214332
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214332
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)