基于卷积神经网络的恶意软件操作码分析方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的恶意软件操作码分析方法，包括：获取Dalvik字节码；获取操作码序列，并用独热向量表示；将独热向量转化为具有固定大小的向量，然后乘以随机权重矩阵，输入到卷积神经网络；在卷积层中输出特征映射集矩阵C；在k‑max池化中，对矩阵C进行最大合并操作，提取最重要的k个特征值输出特征向量Z；向量Z形成全连接层，在全连接层中对向量Z进行操作得到输出特征y；使用softmax函数处理输出特征y，获得相对概率分布p；计算交叉熵损失函数Lk；使用梯度下降法逐步调整最小化损失函数和相应模型的参数值；基于输出计算迭代地更新模型参数并优化检测模型。本发明具有检测准确度高的特点。