[发明专利]恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910272315.4 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110135157B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 严寒冰;刘洁然;沈元;周彧;徐剑;周昊;高川 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53 |
| 代理公司： | 北京中原华和知识产权代理有限责任公司 11019 | 代理人： | 李飞;寿宁 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供了一种恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取恶意软件的样本的数据集；从样本的数据集中提取反汇编代码文本以及带属性的控制流程图；基于反汇编代码文本以及带属性的控制流程图，构建深度神经网络模型；通过深度神经网络模型，识别恶意软件的同源性。通过该技术方案，解决了如何提高恶意软件相似性分析的准确性的技术问题，可以识别新的、未知的恶意软件的同源性，挖掘其背后的组织信息，从而可以快速地定位攻击来源或攻击者，以便于可采取更快速、更准确的防治方法，进而可以帮助安全专家构建完整的攻击场景，而且可以跟踪攻击者。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意 软件 同源性 分析 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种恶意软件同源性分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述恶意软件的样本的数据集；从所述样本的数据集中提取反汇编代码文本以及带属性的控制流程图；基于所述反汇编代码文本以及所述带属性的控制流程图，构建深度神经网络模型；通过所述深度神经网络模型，识别所述恶意软件的所述同源性。
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