基于多频特征学习的恶意代码变种分类

针对恶意代码变种分类方法没有充分对原始输入进行分析的问题,提出一种更加高效的基于深度学习的办法,使用卷积神经网络对多频信息进行学习。对恶意代码转化而成的图像进行研究,利用小波变换进行多频和多层次的分析,抓住低频和高频特征;针对多频信息输入,设计一种多频特征学习模块,充分挖掘其中有用信息。实验结果表明,该方法在Malimg数据集上,相比其它两种恶意代码分类办法,分别取得了1.5%和0.8%的效果提升。