基于N-Gram与加权分类器集成的恶意代码检测

发布时间：2018-11-14 13:22

【摘要】：提出网页恶意脚本代码的监测系统,将恶意脚本用V8引擎编译成机器码,用变长N-Gram模型对其进行数据处理,提取特征形成样本训练集.分别与随机森林、逻辑回归及朴素贝叶斯等分类器组合创建分类模型.研究将多个经过训练集训练的分类模型集成,提出加权分类器集成的方式,每个分类器设定不同权值.通过实验分析,试验多种分类器组合,并通过训练集找出最优权值分配.通过比较单个分类器和其他集成方式,结果证明训练过的加权集成分类器的方式能更准确地检测网页存在恶意行为的代码,有较高的准确率.
[Abstract]:A monitoring system for web page malicious script code is proposed. The malicious script is compiled into machine code by V8 engine and processed with variable length N-Gram model. The feature is extracted to form a sample training set. Combined with random forest, logical regression and naive Bayes classifier respectively, the classification model is created. In this paper, several trained classification models are integrated, and a weighted classifier ensemble is proposed. Each classifier sets different weights. Through experimental analysis, several classifier combinations are tested, and the optimal weight allocation is found by training set. By comparing a single classifier with other integration methods, the results show that the trained weighted integrated classifier can detect the malicious code more accurately and has a higher accuracy.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP181;TP309

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本文编号：2331271