Djupt lärande har nyligen uppnått en stor prestanda för malware klassificering uppgift. Flera forskningsstudier såsom att konvertera skadlig kod till gråskala bilder har bidragit till att förbättra uppgiften klassificering i den meningen att det är lättare att använda en bild som indata till en modell som använder Deep Learnings Convolutional Neural Network. I detta dokument föreslår vi en Convolutional Neural Network modell för malware bildklassificering som kan uppnå 98% noggrannhet.
Kabanga m.fl. REF föreslog en modell som använde maskininlärningar konvolution neurala nätverk för att klassificera bilder extraherade från malware binärer.
Malware Images Classification Using Convolutional Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational Chemistry', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}