Trích xuất đặc trưng từ hình ảnh xám, Opcode n-gram và hàm nhập để mô tả phần mềm độc hại.

• Áp dụng phương pháp chọn đặc trưng dựa trên độ lợi thông tin để giảm chiều dữ liệu.
• - Hệ thống ra quyết định sử dụng nhiều bộ phân loại và biểu quyết theo trọng số để xác định phần mềm nghi ngờ.
• - Sử dụng thuật toán Shared Nearest Neighbor (SNN) để phân cụm và phát hiện phần mềm độc hại mới.
• - Thử nghiệm trên hơn 20.000 mẫu phần mềm độc hại, đạt độ chính xác phân loại 98,9% và phát hiện phần mềm mới 86,7%.
• - So sánh hiệu năng giữa các bộ phân loại như RF, GB, SVM, NB, cho thấy phương pháp tích hợp đặc trưng đạt hiệu quả cao nhất.