[发明专利]使用在一个恶意文件上训练的学习模型识别多个恶意文件的系统和方法有效
| 申请号： | 201910419795.2 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110659483B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 谢尔盖·V·普罗库金;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： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F21/64;G06N3/084 |
| 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： | 本发明公开了使用在一个恶意文件上训练的学习模型识别多个恶意文件的系统和方法。在一个方面中，示例性方法包括：使用硬件处理器从已知有危害的多个恶意文件中选择一个恶意文件；使用所述硬件处理器从已知安全的安全文件集合中选择多个安全文件；使用所述硬件处理器，通过使用所述一个恶意文件和所述多个安全文件训练神经网络，生成学习模型；使用所述硬件处理器从所述学习模型中生成用于检测恶意文件的规则；使用所述硬件处理器，利用所述学习模型确定未知文件的属性是否满足检测恶意文件的规则；响应于确定满足用于检测的所述规则，则使用所述硬件处理器将所述未知文件识别为恶意的。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 一个 恶意 文件 训练 学习 模型 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种使用在一个恶意文件上训练的学习模型识别多个恶意文件的方法，所述方法包括：/n使用硬件处理器从已知有危害的多个恶意文件中选择一个恶意文件；/n使用所述硬件处理器从已知安全的安全文件集合中选择多个安全文件；/n使用所述硬件处理器，通过利用所述一个恶意文件和所述多个安全文件训练神经网络，生成学习模型；/n使用所述硬件处理器从所述学习模型生成用于检测恶意文件的规则；/n使用所述硬件处理器，利用所述学习模型确定未知文件的属性是否满足检测恶意文件的所述规则；以及/n响应于确定满足用于检测的所述规则，则使用所述硬件处理器将所述未知文件识别为恶意的。/n
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