[1] 针对在程序功能无关区域添加修改的一类对抗样本攻击, 利用模型解释技术提取端到端恶意代码检测模型的决策依据作为特征, 进而通过异常检测方法准确识别对抗样本. 该方法作为恶意代码检测模型的附加模块, 不需要对原有模型做修改,
[2]建立了一种多尺度卷积核混合的卷积神经网络架构，以提高恶意代码识别能力. 该模型运用具有捷径（shortcut）结构的深度大内核卷积和标准小内 核卷积相结合的混合卷积核（Mixed Kernels，MK）模块，以提高模型准确率；在此基础上，通过多尺度内核融合（Multiscale Kernel Fusion，MKF），以降低模型参数量；再结合特征重组（feature shuffle）操作，实现优化特征通信？？？，在不增加模 型参数量的前提下提升了分类精度 。
[3]设计 APT 恶意 软件基因模型和基因相似度检测算法构建恶意行为基因库,
[4] . 针对目前研究仅着眼于提升模型分类准确率而忽略了恶意代码检测的时效性 。将多尺度恶意 代码特征融合与通道注意力机制结合，增强关键特征表达，并使用数据增强技术改善数据集类别不平衡问题 ，检测速度快。
[5]生成概率 CFG，其中顶点代表操作码，操作码之间的边代表这些操作码在文件中出现的概率。。。。
[6]可视化方法生成的恶意软件图像并没有保留语义和统计属性，尺寸小且统一。 本文给出了提取内容和填充模式的定义，以表征恶意软件可视化任务的关键因素，并提出了一种新的基于汇编指令和马尔可夫传递矩阵的恶意软件可视化方法来表征恶意软件。 因此，提出了一种基于三通道可视化和深度学习（MCTVD）的恶意软件分类方法。。。。
[7]通过实施 CNN 模型和迁移学习 (TL，MobileNetV2 和 ResNet-50 模型) 进行恶意软件分类的深度学习，以克服基于 DL 的恶意软件检测模型中的常见问题，包括过度拟合、高资源消耗和无法检测混淆的恶意软件。本文提出的模型检测混淆的能力强。。。。
[8]提出了提高特征表示质量的两种新机制。一是通过重新解释user-defined function calls的操作码序列来捕获这些函数调用的语义；二是将文字信息整合到函数调用图FCG的嵌入中，以实现更好的判别能力。在静态检测的背景下，通过采用所提出的两种机制，五个广泛采用的分类器对恶意软件家族分类的准确率平均提高了 2%。。。。（表示）
[9]
[1] 田志成, 张伟哲, 乔延臣, 等. 基于模型解释的 PE 文件对抗性恶意代码检测[J]. 软件学报, 2023, 34(4): 1926-1943.
[2] 张丹丹, 宋亚飞, 刘曙. MalMKNet：一种用于恶意代码分类的多尺度卷积神经网络[J]. 电子学报, DOI: 10.12263/DZXB.20221069.
[3]陈伟翔, 任怡彤, 肖岩军, 等. 面向 APT 家族分析的攻击路径预测方法研究[J]. Journal of Cyber Security 信息安全学报, 2023, 8(1).
[4] 王硕, 王坚, 王亚男, 等. 一种基于特征融合的恶意代码快速检测方法[J]. 电子学报, 2023, 51(1): 57-66.
[5] shah, I.A., Mehmood, A., Khan, A.N. et al. HeuCrip: a malware detection approach for internet of battlefield things. Cluster Comput 26, 977–992 (2023). https://doi.org/10.1007/s10586-022-03618-y
[6] Deng H, Guo C, Shen G, et al. MCTVD: A malware classification method based on three-channel visualization and deep learning[J]. Computers & Security, 2023, 126: 103084.
[7] Habibi O, Chemmakha M, Lazaar M. Performance Evaluation of CNN and Pre-trained Models for Malware Classification[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2023: 1-15.
[8] Wu C Y, Ban T, Cheng S M, et al. IoT malware classification based on reinterpreted function-call graphs[J]. Computers & Security, 2023, 125: 103060.
[9] Malhotra V, Potika K, Stamp M. A Comparison of Graph Neural Networks for Malware Classification[J]. arXiv preprint arXiv:2303.12812, 2023.
https://arxiv.org/pdf/2303.12812
[10] Chaganti R, Ravi V, Pham T D. A multi-view feature fusion approach for effective malware classification using Deep Learning[J]. Journal of Information Security and Applications, 2023, 72: 103402.
[11] 利用节表的注入欺骗分类模型。da Silva A A, Pamplona Segundo M. On deceiving malware classification with section injection[J]. Machine Learning and Knowledge Extraction, 2023, 5(1): 144-168.
https://www.mdpi.com/2504-4990/5/1/9
[12]
Ravi V, Alazab M. Attention‐based convolutional neural network deep learning approach for robust malware classification[J]. Computational Intelligence, 2023, 39(1): 145-168.
[13]动态权重值的联邦学习分类安卓恶意软件方法
Chaudhuri A, Nandi A, Pradhan B. A Dynamic Weighted Federated Learning for Android Malware Classification[M]//Soft Computing: Theories and Applications: Proceedings of SoCTA 2022. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023: 147-159.
https://arxiv.org/pdf/2211.12874
[14]增强勒索软件分类，通过多阶段特征提取和数据不平衡的校正。
Onwuegbuche F C, Delia A. Enhancing Ransomware Classification with Multi-Stage Feature Selection and Data Imbalance Correction[J].
[15]
[16]
[17]
[18]
[19]
[20]