[发明专利]基于深度学习方法推断恶意代码规则的方法、系统及设备有效
| 申请号： | 201611024547.0 | 申请日： | 2016-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN106709345B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 潘宣辰;孙岩;马志远 | 申请（专利权）人： | 武汉安天信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习方法推断恶意代码规则的方法、系统及终端设备，创造性的将word2vec思想应用于恶意代码分析领域，对已知的恶意代码的字符串进行训练，得到恶意代码字符串关联性最大的字符串，进而得到该恶意代码的字符串规则。本发明能充分利用恶意样本的特征推断出误报率低、覆盖率高的恶意代码规则，以优化现有病毒检测引擎，提升恶意代码检测效率。本发明能广泛应用于恶意代码检测及恶意代码分析领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习方法 推断 恶意代码 规则 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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