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摘要
恶意软件的数量和种类激增，已对互联网安全构成严重威胁。恶意软件的有效检测
对于防御其广泛传播至关重要。已有恶意软件检测模型大多使用灰度图像且需要大量标
记样本，而对于恶意软件新变体，存在获取标记样本困难且多尺度关键特征丢失问题，
从而导致模型检测和分类的准确率下降。因此，从以下几个方面开展了深入研究：
（1）针对恶意软件检测和分类中存在样本不足、样本不平衡和分类准确率低等问
题，提出了一种基于多裁剪策略的恶意软件检测与分类模型。模型首先将恶意软件字节
文件用字节数组的形式放至内存缓冲区
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