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提出一种面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类方法.一方面，通过残差网络分别从灰度图和马尔可夫图中抽取恶意软件的序列特征和分布特征，并利用自注意力挖掘不同特征之间的关联性，以提升模型性能；另一方面，通过教师网络向多个学生网络进行知识迁移，并让学生网络互相协作学习，进一步降低模型规模.在微软和CCF数据集上的实验结果证明，该方法不仅能有效提升模型性能，而且可以降低模型的参数量和计算量.此外，通过热力图定位影响分类结果的字节，验证卷机神经网络从图像中抽取特征进行分类的科学性.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2023
Issue： 06
Volume： 51
Page： 762-768
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