[发明专利]一种基于静态分析的恶意软件分类方法在审
| 申请号： | 202010264024.3 | 申请日： | 2020-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN111552964A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李静梅;白丹;彭弘;薛迪 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机安全技术领域，具体涉及一种基于静态分析的恶意软件分类方法。本发明涉及将恶意软件转化为二进制文件并生成灰度图像，采用具有空间金字塔池化层的卷积神经网络模型训练灰度图像从而得到静态分类器，通过静态分类器将恶意软件样本进行所属家族分类。本发明能够将灰度图像作为特征用来分类恶意软件，有效减少了图像预处理阶段造成的信息损失。本发明的通过分析恶意软件的轮廓特征将恶意软件进行分类，可帮助专业人员降低识别恶意软件的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 静态 分析 恶意 软件 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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