[发明专利]基于图卷积网络和主题模型的恶意代码分类有效
| 申请号： | 201910587216.5 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN112182568B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 张磊;刘亮;刘凯;曾跃天 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于图卷积网络和主题模型的恶意代码同源性方法。本方法可以自动地从恶意代码中提取函数调用图和函数指令分布，使用图卷积网络对函数调用图进行嵌入，使用主题模型对指令分布进行变换和降维。主要包括以下几个步骤：(1)提取恶意代码的函数调用图；(2)提取恶意代码的函数指令分布；(3)选取最佳的主题数量；(4)将函数指令分布变换为函数主题分布；(5)将函数主题分布和函数调用图输入到分类模型中，训练模型；(6)将训练好的模型用于判定对恶意代码的家族分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 主题 模型 恶意代码 分类 | ||
【主权项】：
暂无信息
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