TY -的A2 Del Rey天使m . AU -魏,朝鲜族非盟-李,羌族非盟-郭,董盟——孟、象屿PY - 2021 DA - 2021/12/09 TI -对确定恰当的恶意软件通过API系统调用SP - 8077220六世- 2021 AB -自主研发的恶意软件通常是使用先进的持续威胁(APT)攻击者发动恰当的攻击。因此,我们可以增强APT攻击的理解和认知理解恰当的恶意软件的行为。不幸的是,目前的研究不能有效解释之间的关系识别、检测和防御的恰当的。该模型类似的研究还缺乏一个解释。以抵御恰当的攻击和询问不同的相似性APT攻击,本研究提出了一种基于APT恶意软件分类方法的组合多个深度学习算法和转移学习通过收集恶意软件中使用几个著名的在公共场合恰当的组织。通过提取出应用程序编程接口(API)系统调用,用向量表示的特性通过结合动态LSTM和关注算法,我们可以获得API在不同家庭训练动态分类的贡献。因此,我们使用转移学习执行的多个分类恰当的家庭。本研究旨在减少网络安全人员的负担从审查大量的可疑文件当防御恰当的攻击。此外,它可以有效地拦截他们在最初的入侵倾向于执行阶段有针对性的防御通过结合具体恰当的攻击威胁的情报。实验结果表明,该方法可以达到99.2%的区分常见的恶意软件和恰当的恶意软件和恰当的恶意软件分配给不同的家庭的准确性达95.5%。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8077220 - 10.1155 / 2021/8077220摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER