malimg dataset-基于图像分析的恶意软件检测和分类数据集
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2D Box
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25.3M
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*数据结构实际以真实数据为准
我们考虑了基于图像分析的恶意软件检测和分类问题。我们将可执行文件转换为图像，并使用深度学习（DL）模型应用图像识别。为了训练这些模型，我们基于已经在大量图像数据集上进行了预先训练的现有DL模型，采用转移学习。我们使用这种技术进行了各种实验，并将其性能与一种非常简单的机器学习技术（即k最近邻（k-NN））的性能进行了比较。对于我们的k-NN实验，我们使用直接从可执行文件中提取的特征，而不是图像分析。尽管我们的基于图像的DL技术在实验中表现良好，但令人惊讶的是，它的效果优于k-NN。我们证明DL模型在模拟零日实验中的性能优于k-NN，就可以更好地概括数据。
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