基于卷积神经网络的JavaScript恶意代码检测方法

摘要：

机器学习的JavaScript恶意代码检测方法在提取特征过程中耗费时间和人力,以及这些频繁使用的机器学习方法已经无法满足当今信息大爆炸的实际需要.提出了一种基于卷积神经网络的JavaScript恶意代码检测方法.采用爬虫工具收集良性和恶意的JavaScript脚本代码获得样本数据;将JavaScript样本转换为相对应的灰阶图像,得到图像数据集;通过构建卷积神经网络模型对图像数据集进行训练,使得模型具有检测JavaScript恶意代码的能力.实验结果表明,相对于机器学习,该方法对收集到的5 800条JavaScript代码样本,检测准确率达到98.9%.

关键词：卷积神经网络、JavaScript脚本、灰阶图像、机器学习、Web安全

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科学基金黔科合J字[2011] 2328;黔科合LH字[2014] 7634

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94