[发明专利]一种恶意软件的检测方法在审
| 申请号： | 201910341543.2 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110096878A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 袁明 | 申请（专利权）人： | 武汉智美互联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 汕头市南粤专利商标事务所(特殊普通合伙) 44301 | 代理人： | 吴旭强 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市洪山区野芷湖西路武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种恶意软件的检测方法，首先把软件二进制转换为图片，使问题转换为一个图片分类问题，然后使用一种基于CNN的深度学习模型Inception‑Resnet‑v2对图片进行迁移学习，通过大量数据的训练让模型自动寻找特征去对正常软件和恶意软件进行分类，无需大量特征工程。Inception‑Resnet‑v2模型已经在ImageNet这个数据集上取得非常好的图片分类效果。本发明使用基于ImageNet数据集预训练后的模型再来对软件的图片进行迁移学习，能达到非常好的效果，准确率达95%以上。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意软件 图片分类 数据集 迁移 二进制转换 问题转换 正常软件 自动寻找 检测 准确率 学习 图片 分类 | ||
【主权项】：
1.一种恶意软件的检测方法，其特征在于：将软件的二进制代码转换为图片，使用一种基于CNN的深度学习模型对图片进行迁移学习，通过数据训练让深度学习模型自动寻找特征，从而对正常软件和恶意软件进行分类。
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