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[网络安全提高篇] 一二三.恶意样本分类之基于API序列和深度学习的恶意家族分类详解

终于忙完初稿,开心地写一篇博客。 “网络安全提高班”新的100篇文章即将开启,包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结,它将更加聚焦,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,Web渗透也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~

前文详细介绍如何学习提取的API序列特征,并构建机器学习算法实现恶意家族分类,这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类,常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU,结合注意力机制的CNN+BiLSTM。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!

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本文转载自: https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/131545869
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