| 基于文档图结构的恶意PDF文档检测方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：716 K | |
| 標簽： 恶意PDF文档 文档图结构 卷积神经网络 | |
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| 文檔介紹：目前基于机器学习的恶意PDF文档检测方法依赖于专家经验来遴选特征，无法全面反映文档属性。而且在面对对抗样本时，检测器性能下降明显。针对上述问题，提出了一种基于文档图结构和卷积神经网络的恶意PDF文档检测方法。该方法解析文档结构，根据文档中各对象之间的引用关系构建出有向图。然后，通过TF-IDF算法计算各节点对分类的贡献度来进行图结构精简。最后，计算精简后图的邻接矩阵和度矩阵，并得到图的拉普拉斯矩阵，以此作为特征送入CNN分类模型进行训练。同时还加入了对抗样本，对模型进行对抗训练。实验评估表明，在给定训练和测试样本比例9:1条件下，不断调整神经网络结构和参数，该方法的准确率达到了99.71%，性能优于KNN和SVM分类模型。在针对对抗样本的检测上，与知名在线检测网站VirusTotal上的67款杀毒引擎相比，该方法取得了更高的检测性能。 | |
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