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遠(yuǎn)控木馬作為一種高級形態(tài)的惡意代碼，不僅能收集用戶敏感信息，而且可以通過命令控制引發(fā)大規(guī)模的攻擊。為高效準(zhǔn)確地識別遠(yuǎn)控木馬，通過結(jié)合靜態(tài)分析和動態(tài)行為分析方法提取文件特征，利用深度學(xué)習(xí)對樣本特征逐層抽取的能力，構(gòu)建基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的樣本分類模型，以對 Linux遠(yuǎn)控木馬進(jìn)行檢測。為避免陷入局部最優(yōu)，采用隨機(jī)搜索參數(shù)的方法進(jìn)行模型超參數(shù)選擇。對基于RNN的分類模型及其他基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，在選取性能最佳的超參數(shù)配置下，基于RNN的樣本分類模型具有更高的準(zhǔn)確率與F1值。
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