[发明专利]一种基于卷积神经网络的恶意软件流量分类方法在审
| 申请号： | 201910849786.7 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110572393A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 王书州;章丽娟;刘旭;胡漪逸;孟凯强;王亚龙;赵治博;朱晓贝;李维超 | 申请（专利权）人： | 河南戎磐网络科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11429 北京中济纬天专利代理有限公司 | 代理人： | 刘登科 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市金*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的恶意软件流量分类方法，属于恶意软件流量检测技术领域，该基于卷积神经网络的恶意软件流量分类方法具体包括以下步骤：恶意代码映射为单通道的信号；信号处理生成信号的语谱图；语谱图转化为恒定大小的灰度图；卷积神经网络实现恶意代码的分类。本发明基于卷积神经网络从恶意软件生成的灰度图像中学习特征，用图像分类方法完成恶意软件分类；因为卷积神经网络可以从原始数据学习特征，不需要预先设计流量特性，不需要复杂的特征工程和较深入的相关领域专业知识，所以这种方法更加高效，适用范围更加广泛；有效的识别恶意软件的全局信息，可以基于全局信息对恶意软件的性质进行分析。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意软件 卷积神经网络 恶意代码 流量分类 全局信息 流量检测技术 恒定 灰度图像 领域专业 流量特性 生成信号 图像分类 信号处理 预先设计 原始数据 单通道 灰度图 分类 映射 学习 转化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的恶意软件流量分类方法，其特征在于，该基于卷积神经网络的恶意软件流量分类方法具体包括以下步骤：/n步骤一：恶意代码映射为单通道的信号；/n步骤二：信号处理生成信号的语谱图；/n步骤三：语谱图转化为恒定大小的灰度图；/n步骤四：卷积神经网络实现恶意代码的分类。/n
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