Malware detection using machine learning based on word2vec embeddings of machine code instructions

文字2vec 恶意软件 计算机科学 可执行文件 人工智能 支持向量机 机器学习 编码(集合论) 卷积神经网络 分类器(UML) 数据挖掘 操作系统 程序设计语言 嵌入 集合(抽象数据类型)
作者
Igor A. Popov
标识
DOI:10.1109/ssdse.2017.8071952
摘要

Applying machine learning for automatic malware detection is a perspective field of scientific research. One of popular methods in static analysis of executable files is observing machine code instructions that they contain. This paper proposes applying word2vec technique for extracting vector embeddings of machine code instructions and evaluates convolutional neural network-based classifier that uses extracted vectors for malware detection.
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