[发明专利]基于梯度直方图的病毒检测方法有效
申请号: | 201110285716.7 | 申请日: | 2011-09-23 |
公开(公告)号: | CN102346830A | 公开(公告)日: | 2012-02-08 |
发明(设计)人: | 唐朝伟;严鸣;蒋阳;张雪臻;时豪;李超群;杨磊 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06F21/00 | 分类号: | G06F21/00 |
代理公司: | 重庆市前沿专利事务所 50211 | 代理人: | 郭云 |
地址: | 400045 *** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 梯度 直方图 病毒 检测 方法 | ||
1.一种基于梯度直方图的病毒检测方法,其特征在于包括以下步骤:
使用HOG特征描述器提取目标病毒特征向量的步骤;对病毒进行SVM分类的步骤;识别病毒特征向量的步骤。
2.根据权利要求1所述的基于梯度直方图的病毒检测方法,其特征在于所述使用HOG特征描述器提取目标病毒特征向量的步骤包括以下步骤:
A1、对目标病毒进行预处理,将目标病毒的八位二进制码元作为一个组合来进行二进制到十进制的转换,将十进制的代码表示成一个数值矩阵的形式;
A2、计算目标病毒的梯度模值;
A3、提取目标病毒的特征向量;
A4、对提取的特征向量进行降维处理。
3.根据权利要求1所述的基于梯度直方图的病毒检测方法,其特征在于所述对病毒进行SVM分类的步骤包括以下步骤:
B1、获取样本的步骤;
B2、对获取的样本进行数据归一化;
B3、对获取的样本进行分类计算。
4.根据权利要求3所述的基于梯度直方图的病毒检测方法,其特征在于所述样本由病毒文件的特征向量集合与正常文件的特征向量集合组成。
5.根据权利要求1所述的基于梯度直方图的病毒检测方法,其特征在于所述识别病毒特征向量的步骤包括以下步骤:
C1、把目标文件的特征向量与SVM分类的特征向量进行对比。
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