恶意代码壳识别与静态脱壳方法和系统

摘要

本发明提供了一种恶意代码壳识别与静态脱壳方法和系统，对待检测文件进行反汇编处理，将得到的反汇编指令信息作为特征；将特征信息按取值进行灰度化处理，生成灰度图像；利用灰度图像与标签值组成的样本集，对深度学习模型LeNet‑5进行训练，得到成熟的识别模型；接收待判定的恶意代码壳代码作为输入，完成壳代码识别；并对识别出的加壳代码，进行脱壳处理。通过壳代码可视化算法，将加壳代码识别任务转化为图像分类任务，结合深度学习判定模型，实现了一个可用的恶意代码壳代码识别方法，并对相应加壳代码实现了静态脱壳方法，实现比现有系统更高判定准确率的恶意壳代码识别方法和更有效率的脱壳方法。