[发明专利]基于语义分割的恶意软件基因快速检测方法和装置有效
| 申请号： | 201811342373.1 | 申请日： | 2018-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN109492396B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 涂小毅;范渊 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王文红 |
| 地址： | 310052 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 语义 分割 恶意 软件 基因 快速 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于语义分割的恶意软件基因快速检测方法，其特征在于，所述方法包括：
将待检测样本进行反汇编成待检测反汇编代码；
将待检测反汇编代码转化成待检测图片；其中，所述待检测图片为灰度图；
将所述待检测图片输入语义分割模型，输出解析图片；
根据所述解析图片，得到检测结果；所述解析图片呈现出的颜色代表对应的软件基因，不同的颜色代表不同的软件基因，所述检测结果为所述软件基因的位置和功能。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割模型训练方法包括：
获取基础样本，并对所述基础样本进行反汇编成样本反汇编代码；
将样本反汇编代码转化成样本图片，并且将所述样本图片整理成数据集；
利用上所述数据集训练原有语义分割模型形成语义分割模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将样本反汇编代码转化成样本图片，并且将所述样本图片整理成数据集，包括：
将所述数据集按7:2:1的比例分为训练集、验证集和交叉测试集。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用上所述数据集训练原有语义分割模型形成语义分割模型，包括：
利用训练集、验证集和交叉测试集来训练测试原有语义分割模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待检测图片输入语义分割模型，输出解析图片之后，所述方法还包括：
根据待检测反汇编代码和预设标识数组优化解析图片。
6.一种基于语义分割的恶意软件基因快速检测装置，其特征在于，所述装置包括：
反汇编模块，用于将待检测样本进行反汇编成待检测反汇编代码；
转化模块，用于将待检测反汇编代码转化成待检测图片；其中，所述待检测图片为灰度图；
解析模块，用于将所述待检测图片输入语义分割模型，输出解析图片；
检测模块，用于根据所述解析图片，得到检测结果；所述解析图片呈现出的颜色代表对应的软件基因，不同的颜色代表不同的软件基因，所述检测结果为所述软件基因的位置和功能。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练模块；
所述训练模块用于：
获取基础样本，并对所述基础样本进行反汇编成样本反汇编代码；
将样本反汇编代码转化成样本图片，并且将所述样本图片整理成数据集；
利用上所述数据集训练原有语义分割模型形成语义分割模型。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块还用于：
将所述数据集按7:2:1的比例分为训练集、验证集和交叉测试集。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练模块还用于：
利用训练集、验证集和交叉测试集来训练测试原有语义分割模型。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于储存为权利要求6至9任意一项所述的装置所用的计算机软件指令。
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