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基于GPU加速的恶意代码字节码特征提取方法研究 预览
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作者 周紫瞻 王俊峰 《四川大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期227-234,共8页
随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一... 随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一计算设备架构CUDA,将传统恶意代码字节码序列特征提取方法中字节码N-Gram特征的提取、TFIDF特征的计算等密集计算型任务移交给GPU进行并行计算.实验表明,针对不同样本文件大小的数据集,该方法均有2~4倍以上的速度提升,大幅提高恶意代码字节码序列特征提取的速度. 展开更多
关键词 恶意代 特征提取 CUDA 字节序列 N-GRAM
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