Malimg dataset

新的混合CNN-ViT框架提高了恶意软件分类的准确性

研究人员开发了ThreatVisionAI，一个用于通过基于图像的分析对恶意软件家族进行分类的新型混合框架。该系统结合了卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT），以提取全面的特征集，包括空间、频域和全局关系信息。该框架在Malimg数据集上表现出色，准确率达到98.01%，加权F1分数达到0.9742，在区分视觉上相似或少数恶意软件家族方面尤其有效。