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宋礼鹏

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针对恶意JavaScript识别的降维方法

Journal:

计算机工程与应用
Key Words:

降维; TF-IDF-like模型; 特征差异度; JavaScript; 主成分分析(PCA);
Abstract:

针对将JavaScript代码N-gram处理后识别算法特征维度较高的问题,提出一种高效的降维方法。该方法利用TF-IDF-like模型分别计算特征在正常样本和恶意样本中的权重,基于特征权重在两类样本中的差异度进行降维。基于多个识别算法,将提出的降维方法与基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的降维方法进行比较,实验结果表明:当识别算法维度相同时,基于本文所给降维方法的识别算法在识别效果方面优于基于PCA的识别算法;当降维后识别算法的维度超过某个阈值时,随着识别算法维度的增长,本降维方法的时间开销增长速率远低于PCA方法。
All the Authors:

songlipeng
First Author:

刘鹏睿
Volume:

54
Issue:

21
Page Number:

20-24+36
ISSN No.:

1002-8331
Translation or Not:

no
CN No.:

11-2127/TP
Date of Publication:

2018-11-01