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摘 要： 为了减小加壳、混淆技术对恶意代码分类的影响并提高准确率，提出一种基于卷积神经网络和多特征融合的恶意代码分类方法，以恶意代码灰度图像和带有API函数调用与操作码的混合序列为特征，设计基于卷积神经网络的多特征融合分类器。该分类器由图像组件、序列组件和融合组件构成，经训练后用于检测恶意代码类别。（剩余9509字）
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基于卷积神经网络与多特征融合恶意代码分类方法
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