基于栈式自编码的恶意代码分类算法
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针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征，提出了基于栈式自编码（ stacked auto en-coder，SAE）的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像特征、指令语句中的隐含特征；在此基础上，为提高特征选择对分类算法准确性的提高，将恶意代码纹理特征以及指令语句频度特征进行融合，训练栈式自编码器和softmax分类器。实验结果表明，基于恶意代码纹理特征以及指令频度特征，利用栈式自编码分类算法对恶意代码具有较好的分类能力，其分类准确率高于传统浅层机器学习模型（随机森林、支持向量机），相比随机森林的方法提高了2. 474%，相比SVM的方法提高了1.235%。
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