Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,385,885
An enhancement for image-based malware classification using machine learning with low dimension normalized input images
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Tran TheSon, ChandoLee, HoaLe-Minh, NaumanAslam, Vuong CongDat
Nơi đăng:
Journal of Information Security and Applications, SCIE Q1;
S
ố:
69;
Từ->đến trang
: 103308;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
This paper proposes a simple and effective model applied for image-based malware classification using machine learning in which malware images (converted from malware binary files) are directly fed into the classifiers, i.e.
k
nearest neighbour (
k
-NN), support vector machine (SVM) and convolution neural networks (CNN). The proposed model does not use the normalized fixed-size square images (e.g. 64 × 64 pixels) or features extracted by image descriptor (e.g. GIST) for training classifiers as existing models do in the literature. Instead, the input images are normalized and horizontally sized down (the width of the image) to a lower dimension of 32 × 64, 16 × 64 or even 8 × 64 than square ones (e.g. 64 × 64 pixels) to reduce the complexity and training time of the model. It is based on the fact that the texture of the malware image is mainly vertically distributed as analysed in this paper. This finding is significant for training those devices which have limited computational resources such as IoT devices. The experiment was conducted on the Malimg, Malheur datasets which contains 9339 (25 malware families) and 3133 variant samples (24 malware families) using
k
-NN, SVM and CNN classifiers. The achieved results show that it is possible to reduce the dimension of the input images (i.e. 32 × 64, 16 × 64 or even 8 × 64) while still retaining the accuracy of classification as the same as the accuracy obtained by classifier feeding by the fixed-size square image (i.e. 64 × 64 pixels). As a result, training time of the propose model reduces by a half, a quarter, and one-eighth compared to training time taken by the same machine learning-based classifier (i.e.
k
-NN, SVM and CNN) feeding by fixed-sized square images, i.e. 64 × 64, respectively
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn