Обнаружение вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети на основе адаптивно-резонансной теории Д. Г. Буханов, В. М. Поляков, М. А. Редькина
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Detection of malware using an artificial neural network based on adaptive resonant theory [Parallel title]Subject(s): вредоносное программное обеспечение | анализ исполняемых файлов | граф потока управления | векторизация | деобфускация | кластеризацияGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online
In:
Прикладная дискретная математика № 52. С. 69-82Abstract: Рассматривается процесс выявления вредоносного программного кода антивирусными системами. Для анализа исполняемого кода используется граф потока управления. Предлагается в качестве классификатора применять искусственные нейронные сети на основе адаптивно-резонансной теории с иерархической структурой памяти. Для удобного представления графа потока управления при классификации используется алгоритм graph2vec. Проведены эксперименты на модельных примерах, которые показали хорошие результаты точности и скорости определения типа вредоносного программного обеспечения.
Библиогр.: 18 назв.
Рассматривается процесс выявления вредоносного программного кода антивирусными системами. Для анализа исполняемого кода используется граф потока управления. Предлагается в качестве классификатора применять искусственные нейронные сети на основе адаптивно-резонансной теории с иерархической структурой памяти. Для удобного представления графа потока управления при классификации используется алгоритм graph2vec. Проведены эксперименты на модельных примерах, которые показали хорошие результаты точности и скорости определения типа вредоносного программного обеспечения.
There are no comments on this title.