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近年來，惡意代碼變種層出不窮，惡意軟件更具隱蔽性和持久性，亟需快速有效的檢測方法來識別惡意樣本。針對現(xiàn)文中提出了一種基于知識蒸餾的惡意代碼家族檢測方法，該模型通過逆向反編譯惡意樣本，利用惡意代碼可視化技術(shù)將進(jìn)制文本轉(zhuǎn)為圖像，以此避免對傳統(tǒng)特征工程的依賴。在教師網(wǎng)絡(luò)模型中采用殘差網(wǎng)絡(luò)，在提取圖像紋理深層次特征的同時，引入通道域注意力機(jī)制，根據(jù)通道權(quán)重的變化，來提取圖像中的關(guān)鍵信息。為了加快對待檢測樣夲的識別效率，解決基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測模型參數(shù)量大和計(jì)算資源消耗嚴(yán)重等冋題，倢用教師網(wǎng)絡(luò)模型來指導(dǎo)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明學(xué)生網(wǎng)終在降低模型復(fù)雜度的同時，保持了惡意代碼家族的檢測效果，有利于對批量樣夲的檢測和移動端的部署。
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