《表4 Microsoft数据集》

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《基于感知哈希算法和特征融合的恶意代码检测方法》

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为进一步验证本文所提出的基于感知哈希算法和特征融合的恶意代码分类检测方法的有效性，在Microsoft数据集上进行了Gist、LBP以及Gist-LBP融合特征的实验对比，此数据集来源于Microsoft在Kaggle上的项目Microsoft Malware Classification Challenge[15]，数据集包括7个家族的10 868个样本，样本包括bytes文件和asm文件，通过二进制转矩阵（Binary to Matrix，B2M）算法将bytes文件转成灰度图像后进行实验测试，数据集详细信息如表4所示。