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| 基于卷积神经网络的恶意软件检测方法
项目结构
software/ // 可执行文件
malware/
normal/
utils/ // 处理可执行文件的脚本
exe_add_remove_prefix.py
exe_filter.py
exe_analyse.py
exe_to_bytes.py
exe_to_img.py
imgs/ // 灰度图像
malware_img/
normal_img/
data/ // 训练集和验证集
train/
malware/
normal/
valid/
malware/
normal/
split_data.py // 划分训练集和验证集
exe_rm.txt
loss_history.py // 绘制ACC曲线和LOSS曲线的共用类
model/ // 存储模型
output/ // 存储特征向量
result/ // 存储模型验证结果
vgg16-finetune.py // VGG16单模型评测和特征向量提取
inceptionv3-finetune.py // inception-v3单模型评测和特征向量提取
xception-finetune.py // xception单模型评测和特征向量提取
resnet50-finetune.py // resnet50单模型评测和特征向量提取
merge_all.py // 模型融合
my_model.py // 自定义模型
predict.py // 模型正确率、误报率、漏报率、时间开销评估
merge_all_predict.py // 模型正确率、误报率、漏报率评估
inception.py // 自定义inception模型（示例程序，不参与最后的模型评估）
run.sh
基本流程
收集数据
首先通过各种渠道收集大量的恶意软件和良性软件，其中良性软件主要来自于 WinXP、Win7、Win8、Win10 等几个系统。恶意软件主要来自专门收集恶意软件的网站。这里推荐一个站点。 exe_add_remove_prefix.py为良性软件添加 winxp_、win7_、win8_、win10 前缀，用以区分来自不同操作系统的良性软件。 exe_analyse.py对恶意软件和良性软件的大小进行分析，通过分析我们可以得出以下结论： 有 99% 的良性软件大小在 0 ~ 8 MB 之间。 有 99.87% 的良性软件大小大于 1 KB。 有 99% 的恶意软件大小在 0 ~ 3 MB 之间。 有 99% 的恶意软件大小大于 200 B。具体的分析结果如下所示： ==================================================================================================== 良性软件总数： 10059 > 0 MB 的良性软件数量: 10059 100.00% > 1 MB 的良性软件数量: 1935 19.24% > 2 MB 的良性软件数量: 1110 11.03% > 3 MB 的良性软件数量: 661 6.57% > 4 MB 的良性软件数量: 372 3.70% > 5 MB 的良性软件数量: 224 2.23% > 6 MB 的良性软件数量: 160 1.59% > 7 MB 的良性软件数量: 119 1.18% > 8 MB 的良性软件数量: 78 0.78% > 9 MB 的良性软件数量: 43 0.43% > 10 MB 的良性软件数量: 0 0.00% ==================================================================================================== 恶意软件总数： 57988 > 0 MB 的恶意软件数量: 57988 100.00% > 1 MB 的恶意软件数量: 2092 3.61% > 2 MB 的恶意软件数量: 920 1.59% > 3 MB 的恶意软件数量: 558 0.96% > 4 MB 的恶意软件数量: 304 0.52% > 5 MB 的恶意软件数量: 163 0.28% > 6 MB 的恶意软件数量: 91 0.16% > 7 MB 的恶意软件数量: 71 0.12% > 8 MB 的恶意软件数量: 64 0.11% > 9 MB 的恶意软件数量: 50 0.09% > 10 MB 的恶意软件数量: 46 0.08% ==================================================================================================== 良性软件总数： 10059 > 0 KB 的良性软件数量: 10059 100.00% > 1 KB 的良性软件数量: 10046 99.87% > 2 KB 的良性软件数量: 10035 99.76% > 3 KB 的良性软件数量: 10030 99.71% > 4 KB 的良性软件数量: 10019 99.60% > 5 KB 的良性软件数量: 10004 99.45% > 6 KB 的良性软件数量: 9990 99.31% > 7 KB 的良性软件数量: 9972 99.14% > 8 KB 的良性软件数量: 9941 98.83% > 9 KB 的良性软件数量: 9902 98.44% > 10 KB 的良性软件数量: 9848 97.90% ==================================================================================================== 恶意软件总数： 57988 > 0 KB 的恶意软件数量: 57988 100.00% > 1 KB 的恶意软件数量: 55711 96.07% > 2 KB 的恶意软件数量: 54521 94.02% > 3 KB 的恶意软件数量: 53616 92.46% > 4 KB 的恶意软件数量: 52961 91.33% > 5 KB 的恶意软件数量: 52446 90.44% > 6 KB 的恶意软件数量: 51812 89.35% > 7 KB 的恶意软件数量: 51230 88.35% > 8 KB 的恶意软件数量: 50403 86.92% > 9 KB 的恶意软件数量: 49807 85.89% > 10 KB 的恶意软件数量: 49154 84.77% ==================================================================================================== 恶意软件总数： 57988 > 0 B 的恶意软件数量: 57988 100.00% > 100 B 的恶意软件数量: 57791 99.66% > 200 B 的恶意软件数量: 57555 99.25% > 300 B 的恶意软件数量: 57315 98.84% > 400 B 的恶意软件数量: 57094 98.46% > 500 B 的恶意软件数量: 56903 98.13% > 600 B 的恶意软件数量: 56475 97.39% > 700 B 的恶意软件数量: 56268 97.03% > 800 B 的恶意软件数量: 56119 96.78% > 900 B 的恶意软件数量: 55971 96.52% > 1000 B 的恶意软件数量: 55785 96.20% exe_filter.py通过对恶意软件和良性软件的大小进行分析，我们可以对恶意软件和良性软件进行初步的筛选： 删除大小大于 2 MB 或者小于 500 B 的恶意软件。 删除大小大于 5 MB 或者小于 1KB 的良性软件。 在项目根目录下生成 exe_rm.txt 文件，该文件记录了所有的要删除的 exe 文件名。 exe_to_img.py将可执行文件转为灰度图片。 split_data.py划分数据集，产生 data/ 文件夹，其中划分规则大致如下： 良性软件和恶意软件一样多 80% 的数据划入训练集，20% 的数据划入验证集程序运行结果如下： Backdoor num: 10854 Trojan num: 24428 worm num: 1349 exploit num: 409 正常软件的数量: 9822 恶意软件的数量: 9820 run.sh训练所有模型并评估。 模型融合示意图其他模型的示意图也存放在 result 文件夹下。 评估结果 模型名 正确率 误报率 漏报率 时间开销 VGG16 95.92% 3.46% 4.59% 58s Xception 95.16% 6.87% 2.80% 62s inception-v3 94.20% 5.95% 5.65% 47s ResNet50 94.40% 6.26% 4.94% 54s 模型融合 96.65% 3.21% 3.49% / 自定义模型 96.75% 3.11% 3.39% 73s |
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