TRConv: Multi-Platform Malware Classification via Target Regulated Convolutions

Malware is an important threat to digital workflow. Traditional malware modeling approaches focused on using hand-crafted features while recent approaches proved the necessity of using learning based methodologies. In this paper, we propose a novel opcode based methodology that additionally learns m...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Alper Egitmen, Ali Gokhan Yavuz, Sirma Yavuz
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	IEEE 2024-01-01
Seria:	IEEE Access
Hasła przedmiotowe:	Convolutional network opcode length malware and benign malware behaviour analysis
Dostęp online:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10531015/
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!