[网络安全提高篇] 一二三.恶意样本分类之基于API序列和深度学习的恶意家族分类详解
[网络安全提高篇] 一二三.恶意样本分类之基于API序列和深度学习的恶意家族分类详解
终于忙完初稿，开心地写一篇博客。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜！
文章目录
- 一.恶意软件分析
- 1.静态特征
- 2.动态特征
- 二.基于CNN的恶意家族检测
- 1.数据集
- 2.模型构建
- 3.实验结果
- 三.基于BiLSTM的恶意家族检测
- 1.模型构建
- 2.实验结果
- 四.基于BiGRU的恶意家族检测
- 1.模型构建
- 2.实验结果
- 五.基于CNN+BiLSTM和注意力的恶意家族检测
- 1.模型构建
- 2.实验结果
- 六.总结
作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，希望您们喜欢。同时，更希望您能与我一起操作和进步，后续将深入学习网络安全和系统安全知识并分享相关实验。总之，希望该系列文章对博友有所帮助，写文不易，大神们不喜勿喷，谢谢！如果文章对您有帮助，将是我创作的最大动力，点赞、评论、私聊均可，一起加油喔~ - 自学篇工具：https://github.com/eastmountyxz/NetworkSecuritySelf-study
- 系统安全：https://github.com/eastmountyxz/SystemSecurity-ReverseAnalysis
声明：本人坚决反对利用教学方法进行犯罪的行为，一切犯罪行为必将受到严惩，绿色网络需要我们共同维护，更推荐大家了解它们背后的原理，更好地进行防护。
提高篇：（自学系列100篇目录放在文章末尾）
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