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一種基于圖像感知哈希的海量惡意代碼分類方法
余健; 黃澤壇 韓山師范學院計算機與信息工程學院; 廣東潮州521041
關鍵詞：惡意代碼分類 灰度圖像 感知哈希 灰度共生矩陣 紋理特征
摘要：通過灰度共生矩陣表示惡意代碼灰度圖像紋理特征,采用4個不同方向表示、貢獻最大的6個統(tǒng)計量,構成24維惡意代碼紋理特征向量,然后采用SimHash算法將紋理特征向量生成惡意代碼圖像感知哈希,并通過布隆過濾器構建惡意代碼圖像感知哈希高效索引結構,將檢索時間復雜度和空間復雜度降低常數(shù).經(jīng)測試,提出的方法對近萬個惡意代碼及其變種的樣本數(shù)據(jù)的分類準確率超過94%,并能夠在普通PC機上實現(xiàn)實時檢測.實驗結果表明,文章提出的海量惡意代碼分類方法具有速度快、準確率高的特點.
韓山師范學院學報雜志要求:
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{2}稿件應具前瞻性、獨創(chuàng)性和科學性，要求資料真實、論點明確、結構嚴謹，文字通順、精煉。
{3}有嚴謹?shù)目茖W性和邏輯性，有理論或實際意義。論點明確，資料可靠，數(shù)據(jù)無誤，文字精煉，層次清楚，書寫工整規(guī)范。
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