[发明专利]以量化步长使用机器学习模型用于恶意软件检测在审
| 申请号： | 201880081035.9 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN111819559A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | P.格罗纳特;R.古普塔;F.哈夫利切克;M.沃杰西克 | 申请（专利权）人： | 爱维士软件有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N5/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 张晓明 |
| 地址： | 捷克共和*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 通过以量化步长将机器学习模型应用于可执行文件，可以在不牺牲准确性的情况下最小化恶意可执行文件的设备上检测的延迟。允许将阈值置信度水平设置为不同的值，可以在生成指示可执行文件是否包括恶意软件的置信度水平时控制准确性和延迟之间的折衷。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 步长 使用 机器 学习 模型 用于 恶意 软件 检测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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