[发明专利]恶意软件家族聚类及识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110057173.7 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112765428A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 陈贞翔;何琦;刘聪;彭立志;杨波 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06F16/955;G06F16/84;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了恶意软件家族聚类及识别方法及系统，包括：对良性的HTTP网络流量、恶意家族的HTTP网络流量分别采集并进行统一资源定位符URL提取；将统一资源定位符URL的各个部分信息进行标记，并分别存入相应的词库并对得到的词库进行向量化处理；通过前向神经网络映射将输入的量化数据映射到另外一个数据空间，进行聚类，得到每个簇，计算正常样本和每个恶意家族样本数量的比例，确定正常样本和每个恶意家族的权值，计算每个簇的家族类别评分，确定每个簇所属家族类别。本发明设计了一种组合的模型，将神经网络，Canopy和K‑Means结合在一起，进行恶意家族聚类，达到识别恶意家族的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意 软件 家族 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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