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王大伟
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- 所属机构:国家互联网应急中心
- 所在地区:北京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家科技支撑计划
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- 2024年
- 恶意软件在研制中日益呈现出规模化、家族化、自动化趋势,并普遍采用加密和混淆技术去对抗检测,既带来恶意软件数量快速增长,其内在隐含的特征又为深度学习检测提供了潜在可能,因此主流检测和分类方法已从基于人工特征匹配转向基于机器学习及深度学习自动挖掘。恶意软件分类模型的性能往往取决于人工专家所挖掘的分类特征的质效。将恶意软件映射为图像,既有助于缓解人工特征工程面临的专业知识匮乏,亦可自然借鉴图像分类领域的最先进成果,基于图像可视化的恶意软件分类技术成为一个重要的研究方向。本综述对基于图像可视化的恶意软件分类技术进行总结,重点研究了恶意软件图像的生成模式,包括图像大小、灰度或彩色通道选择、像素位置映射以及像素值计算等,对比分析不同图像表征和特征抽取方法以及分类性能。由不同文献试验结果,可以发现上述因素对恶意软件的分类性能均有影响。然后总结基于图像可视化的恶意软件分类方法的优势,提出其面临的主要问题和挑战,其中优势包括有利于缓解对专家知识的强依赖、更适用于恶意软件变种的检测及可以借鉴图像处理领域的系列研究成果;问题和挑战包括恶意载荷定位困难、模型适用性、结果可解释性以及高质量标注数据稀缺问题。面对这些问题及挑战,展望了未来几个可行且重要的研究方向,包括:基于认知的深度学习模型、恶意软件领域知识图谱、恶意软件样本对抗增强以及评估基准与高质量数据集。
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