[发明专利]一种基于词袋模型的计算机程序分类方法有效
| 申请号： | 201910071876.8 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109901869B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 丁建伟;陈周国;刘义铭;孙恩博;吴开均 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十研究所 |
| 主分类号： | G06F8/70 | 分类号： | G06F8/70;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 刘世权 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词袋模型的计算机程序分类方法，将计算机程序转换为一个由自定义函数或基本块为单位的API调用序列；计算机程序提取的API调用序列是API调用的组合，一个API调用序列中每个API调用存在上下文依赖关系，利用API调用序列训练基于上下文关系的词袋模型，得到每一个API调用序列以及API调用的向量表示，通过API调用序列的欧式距离计算相似度，判定未知计算机程序的分类。本发明采用三层神经网络算法训练计算机程序代码，在很好的学习到代码的整体语义特征和上下文计算机程序代码基因的信息的同时，极大的降低了计算复杂度；基于深度学习的计算机程序的基列向量化表示和聚类方法检测具有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 计算机 程序 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于词袋模型的计算机程序分类方法，其特征在于：将计算机程序转换为一个由自定义函数或基本块为单位的API调用序列；计算机程序提取的API调用序列是API调用的组合，一个API调用序列中每个API调用存在上下文依赖关系，利用API调用序列训练基于上下文关系的词袋模型，得到每一个API调用序列以及API调用的向量表示，通过API调用序列的欧式距离计算相似度，判定未知计算机程序的分类。
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