26年WH信息安全基于API调用序列的恶意软件家族分类10.53-AI26.9-约15846字符.docx

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HBSFDX 本科生毕业论文（设计）I摘要当代网络空间安全态势愈发严峻，恶意软件的类型与数量正呈现爆发式攀升。实现对其家族的快速精准分类，已成为安全防护领域亟待解决的核心难题。API 调用序列作为恶意软件运行阶段行为特征的直接反映，为此类分类任务提供了关键的数据支撑。当前基于深度学习的序列建模技术虽取得了一定进展，但普遍存在计算开销较大、模型可解释性不足等缺陷。鉴于此，本文提出一种基于 API 调用频率特征的轻量化分类方案。本研究选用公开的 Mal-API-2019 数据集开展实验，该数据集涵盖 Trojan、Backdoor、Downloader、Worms、Spyware、Adwar...

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