Sep, 2023
通过特征选择提高基于内存的恶意软件分类的效率与隐私
Enhancing Efficiency and Privacy in Memory-Based Malware Classification
through Feature Selection
TL;DR使用三种特征选择方法从内存内容中识别显著特征,并与各种分类器结合使用,提高分类任务的性能和隐私保护。实验结果表明,采用相互信息和其他方法进行特征选择策略,以及仅选择25%和50%的输入特征,然后采用随机森林分类器可以取得最佳结果。该研究通过提高恶意软件分类系统的效果和隐私保护性能,有助于保护免受恶意软件的安全威胁。