[发明专利]基于机器学习的关联样本查找方法、装置及服务器有效
| 申请号： | 201710805869.7 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN107563201B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 华元彬;陈宇龙;许益鑫 | 申请（专利权）人： | 北京奇宝科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区酒*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的关联样本查找方法、装置、服务器及计算机存储介质，其中，该方法包括：步骤S1，提取每一个样本的特征向量，存储特征向量；步骤S2，获取训练得到的训练模型；步骤S3，利用训练模型扫描特征向量，得到与已知病毒样本相关的关联样本；步骤S4：判断是否满足预设结束条件，若否，执行步骤S5；步骤S5，并根据关联样本对训练模型进行更新跳转执行步骤S3。根据本发明提供的方案，通过扫描样本的特征向量可以查找出与已知病毒相关的关联样本，并利用该关联样本对训练模型进行不断的更新，进而查找出新的关联样本，实现在样本库中快速查找出所有与已知病毒相关的组件以及工具。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 关联 样本 查找 方法 装置 服务器 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的关联样本查找方法，包括：步骤S1：提取样本库中每一个样本的特征向量，存储所述每一个样本的特征向量；步骤S2：获取根据已知病毒样本训练得到的训练模型；步骤S3：利用所述训练模型扫描已存储的每一个样本的特征向量，得到与所述已知病毒样本相关的关联样本，将所述关联样本复制到所述已知病毒样本的关联样本集合中；步骤S4：判断是否满足预设结束条件，若是，则本方法结束；若否，执行步骤S5；步骤S5：根据关联样本对训练模型进行更新，跳转执行步骤S3。
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