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惡意代碼攻擊已經成為互聯網最重要的威脅之一，并且現存的惡意代碼數據龐大，特征多樣。為了更好地提取惡意代碼特征以及掌握惡意代碼的行為，提岀了基于注意力杋制的Δ ttention-CNN惡意代碼檢測模型。首先結合卷積神經網絡（CNN）和注意力機制，構建了Δ ttention-CNN惡意代碼檢測模型;然后將惡意代碼轉化為灰度圖像作為模型輸入，通過對 Attention-CNN模型訓練及測試得到惡意代碼對應的注意力圖以及檢測果;最終將從惡意代碼注意力圖中提取的重要字節序列用于人工分析，以揭示惡意代碼的相關行為。實驗結果表明，相比于支持向量機（SVM）、隨機森林、J48. trees以及未結合注意力機制的CNN， Attention-CNN取得了更好的檢測效果。相比于τsNet， Attention-CNN在準確率方面提高了4.3個百分點。并且從注意力圖中提取的重要字節序列能夠有效減輕人工分析的負擔，獲取惡意代碼的相關行為，同時彌補了灰度圖形式的惡意代碼檢測的不可解釋性。
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