Classification of Methamorphic Malware with Deep Learning(LSTM)
      
Yazarlar (3)
Ahmet Faruk Yazı
İstanbul Şehir Üniversitesi, Türkiye
Ferhat Özgür Çatak
Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştirma Kurumu, Türkiye
Prof. Dr. Ensar GÜL İstanbul Şehir Üniversitesi, Türkiye
Bildiri Türü Tebliğ/Bildiri Bildiri Dili İngilizce
Bildiri Alt Türü Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Uluslararası Kongre/Sempozyum)
Bildiri Niteliği Web of Science Kapsamındaki Kongre/Sempozyum
DOI Numarası 10.1109/SIU.2019.8806571
Kongre Adı 2019 27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
Kongre Tarihi 24-04-2019 / 26-04-2019
Basıldığı Ülke Basıldığı Şehir Sivas, Turkey
Bildiri Linki https://hdl.handle.net/11250/2650279
Özet
Nowadays, anti-virus applications using traditional signature-based detection methods fail to detect metamorphic malware. For this reason, recent studies on the detection and classification of malicious software address the behavior of malware. In this study, an LSTM based classification method was developed by using API calls of 8 different types of real malware. With this method, the behaviors of the malware types on the operating system are modeled.
Anahtar Kelimeler
Metamorphic malware | Windows API | deep learning | LSTM
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Atıf Sayıları
WoS 16
SCOPUS 23
Google Scholar 38
Classification of Methamorphic Malware with Deep Learning(LSTM)

Paylaş