《表2 恶意代码家族数据集组成》

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《基于CNN-BiLSTM的恶意代码家族检测技术》

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恶意代码家族样本的有效采集是进行检测分类的基础，数据集搜集的质量和数量会直接影响训练模型的准确率和实验结果。本文实验搜集到的恶意代码样本实验数据集取自网络恶意样本库Virus Share，该样本库是国内外恶意代码研究的重要样本来源，搜集到的数据集包括ELF、Winexe、Crypto Ransom和EK共4个家族4 418个恶意可执行文件。将数据打好标签之后，在每一个恶意代码家族的可执行文件中抽取80%作为训练集，剩下的20%作为测试集。数据集组成由表2所示。