[发明专利]基于机器学习模型管理用于检测恶意文件的计算资源的系统和方法有效
| 申请号： | 201811101479.2 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN109684072B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 亚历山大·S·奇斯特亚科夫;叶卡捷琳娜·M·洛巴切瓦;阿列克谢·M·罗曼恩科 | 申请（专利权）人： | 卡巴斯基实验室股份制公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华;何月华 |
| 地址： | 俄罗斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习模型管理用于检测恶意文件的计算资源的系统和方法。在一个方面，该系统可以包括硬件处理器，该硬件处理器被配置为：基于命令和参数形成至少一个行为模式；计算形成的行为模式的卷积；基于计算出的卷积和用于检测恶意文件的模型计算有害性程度；基于计算出的有害性程度管理用于确保计算设备的安全性的计算资源，其中，有害性程度在预定值的范围内；以及如果获得的应用程序的有害性程度超过预定阈值，则发送用于分配计算设备的附加资源的请求，否则发送用于释放先前分配的所述计算设备的资源的请求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 管理 用于 检测 恶意 文件 计算 资源 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种管理用于检测恶意文件的计算机资源的系统，包括硬件处理器，所述硬件处理器被配置为：基于从创建的行为日志中选择的命令和参数，形成至少一个行为模式；计算形成的所述行为模式的卷积；基于计算出的所述卷积和用于检测恶意文件的模型，计算有害性程度，其中，所述有害性程度是表征在计算所述有害性程度时恶意活动将被显示出来的概率的数值；基于计算出的所述有害性程度，管理用于确保计算设备的安全性的计算资源，其中，所述有害性程度在预定值的范围内；以及如果获得的应用程序的有害性程度超过预定阈值，则分配所述计算设备的附加资源，否则释放先前分配的所述计算设备的资源。
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