[发明专利]基于机器学习的程序识别方法及装置有效
| 申请号： | 201410131341.2 | 申请日： | 2010-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN103942495B | 公开（公告）日： | 2017-12-12 |
| 发明（设计）人： | 董毅;周辉 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司11319 | 代理人： | 苏培华 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于机器学习的程序识别方法及装置，所述方法包括分析输入的未知程序，提取所述未知程序中的PE文件的结构特征；根据所提取的PE文件的结构特征对所述未知程序进行粗分类；根据所述粗分类的结果，将所述未知程序输入已生成的训练模型及相应的决策机中进行判断；输出所述未知程序的识别结果，所述识别结果为恶意程序或非恶意程序。本申请采用机器学习技术，通过对大量程序样本进行PE文件的结构特征提取及分析，得到基于PE文件的结构特征的识别恶意程序的模型，通过该模型的使用可以节省大量的人力，提高对恶意程序的识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 程序 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的程序识别方法，其特征在于，包括：分析输入的未知程序，提取所述未知程序中的PE文件的结构特征；根据所提取的PE文件的结构特征对所述未知程序进行粗分类；根据所述粗分类的结果，将所述未知程序输入已生成的训练模型及相应的决策机中进行判断，所述训练模型的生成方式包括：根据抽取的PE文件的结构特征的特征分类的结果，将不同类别的程序文件的特征向量和黑白属性使用不同的决策机进行训练，得到相应的训练模型；输出所述未知程序的识别结果，所述识别结果为恶意程序或非恶意程序。
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