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惡意代碼攻擊已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)最重要的威脅之一，并且現(xiàn)存的惡意代碼數(shù)據(jù)龐大，特征多樣。為了更好地提取惡意代碼特征以及掌握惡意代碼的行為，提岀了基于注意力杋制的Δ ttention-CNN惡意代碼檢測模型。首先結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和注意力機(jī)制，構(gòu)建了Δ ttention-CNN惡意代碼檢測模型;然后將惡意代碼轉(zhuǎn)化為灰度圖像作為模型輸入，通過對 Attention-CNN模型訓(xùn)練及測試得到惡意代碼對應(yīng)的注意力圖以及檢測果;最終將從惡意代碼注意力圖中提取的重要字節(jié)序列用于人工分析，以揭示惡意代碼的相關(guān)行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、J48. trees以及未結(jié)合注意力機(jī)制的CNN， Attention-CNN取得了更好的檢測效果。相比于τsNet， Attention-CNN在準(zhǔn)確率方面提高了4.3個百分點(diǎn)。并且從注意力圖中提取的重要字節(jié)序列能夠有效減輕人工分析的負(fù)擔(dān)，獲取惡意代碼的相關(guān)行為，同時彌補(bǔ)了灰度圖形式的惡意代碼檢測的不可解釋性。
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