《表4 新数据集模型检测结果对比》

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《基于CNN-BiLSTM的恶意代码家族检测技术》

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将四个恶意代码家族的灰度图数据集中将具有不同纹理的灰度图所对应的恶意代码可执行文件过滤出来后，对这一部分恶意代码可执行文件可能存在的加壳、变形等恶意代码混淆技术进行去壳、清洗处理，将得到的恶意代码可执行文件放回原恶意代码家族数据集中，经过灰度图映射技术得到新的恶意代码灰度图数据集。然后按照20%的测试集和80%的训练集进行划分，最后使用相同的机器学习模型对其进行分类测试。得到的结果如表4所示。