Abstract-This paper presenterar en ny djupt lärande baserad metod för automatisk malware signaturgenerering och klassificering. Metoden använder en djup tro nätverk (DBN), genomförs med en djup stack av denoiserande autoencoders, genererar en invariant kompakt representation av malware beteende. Medan konventionella signatur och token baserade metoder för malware upptäckt inte upptäcka en majoritet av nya varianter för befintliga malware, resultaten presenteras i detta papper visar att signaturer som genereras av DBN möjliggör en korrekt klassificering av nya malware varianter. Med hjälp av en datauppsättning som innehåller hundratals varianter för flera stora malware familjer, vår metod uppnår 98,6% klassificering noggrannhet med hjälp av signaturer som genereras av DBN. Den presenterade metoden är helt agnostic till den typ av malware beteende som loggas (t.ex., API samtal och deras parametrar, registerposter, webbplatser och portar som nås, etc.), och kan använda alla råa indata från en sandlåda för att framgångsrikt träna djupa neurala nätverk som används för att generera malware signaturer.
David m.fl. REF använde djup tro nätverk med denoiserande autoencoders för att automatiskt generera malware signatur och klassificerade malware baserade dessa signaturer.
DeepSign: Deep Learning for Automatic Malware Signature Generation and Classification
{'venue': 'International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pages 1-8, Killarney, Ireland, July 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}