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使用静态调用图中的函数表示对恶意软件进行分类( Classifying Malware Using Function Representations in a Static Call Graph )
T Dalton M Schmidtler AH Khodabakhshi
提出了一种利用x86汇编指令的函数调用图识别恶意软件家族的深度学习方法。虽然已有静态调用图分析的工作，但很少涉及到现代的、有原则的特征学习技术在该问题上的应用。本文介绍了一个利用可执行程序函数调用图的系统，该系统通过递归神经网络(RNN)自动编码器将x86指令序列映射为密集的潜在向量来获得函数表示。然后将这些函数嵌入建模为图中的顶点，其边指示调用依赖关系。捕获丰富的节点级表示以及可执行文件的全局拓扑属性可以极大地提高恶意软件家族的检测率，并有助于以一种更原则性的方式解决问题，从而故意避免繁琐的特征工程和领域专业知识。我们在一个Microsoft恶意软件分类数据集上进行了几个实验来测试我们的方法，并实现了恶意软件家族之间的良好分离，分类准确率为99.41%。
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