Abstract-Deep convolutional neural networks (CNN) kan tillämpas på skadlig kod binär upptäckt genom bildklassificering. Prestandan, dock, försämras på grund av obalansen i malware familjer (klasser). För att mildra denna fråga föreslår vi en enkel men effektiv viktad mjukmax-förlust som kan användas som det sista skiktet av djupa CNN. Den ursprungliga softmax-förlusten viktas och viktvärdet kan bestämmas enligt klassens storlek. En skalningsparameter ingår också i beräkning av vikten. Ett korrekt urval av denna parameter har studerats och ett empiriskt alternativ ges. Den viktade förlusten syftar till att minska effekten av dataobalansen på ett lärandesätt från början till slut. För att validera effekten, använder vi den föreslagna viktade förlusten i en förtränad djup CNN-modell och finjustera den för att uppnå lovande resultat på malware bildklassificering. Omfattande experiment visar också att den nya förlustfunktionen kan passa andra typiska CNN med en förbättrad klassificeringsprestanda.
I REF föreslogs en metod genom vilken softmax-förlustfunktionen skalas av en skalningsparameter som bestäms som en funktion av etiketternas frekvens.
Imbalanced Malware Images Classification: a CNN based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}