TY -非盟的宋Young-Seob盟——哇,Jiyoung盟——康啊Reum PY - 2019 DA - 2019/04/03 TI -恶意软件检测字节流的PDF文件使用卷积神经网络SP - 8485365六世- 2019 AB -越来越多的数据,最近越来越多的恶意软件的威胁。特别是恶意行为嵌入在非执行文档(如PDF文件)可以更危险,因为很难检测和大多数用户没有意识到这种类型的恶意攻击。在本文中,我们设计一个卷积神经网络解决恶意软件检测的PDF文件。我们收集恶意和善意的PDF文件,手动标签文件中的字节序列。我们集中检查输入数据的结构,并说明如何设计基于数据的特点提出了网络。提出网络旨在解释高级模式中可收集的空间线索,从而预测给定的字节序列是否有恶意行为。通过实验结果,我们表明,该网络胜过几个代表性的机器学习模型以及其他网络有不同的设置。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2019/8485365 - 10.1155 / 2019/8485365摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER