[发明专利]一种基于层次注意力网络模型的恶意软件分类方法在审
| 申请号： | 202110107338.7 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112668009A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 孙玉霞;陈钊;陈新凯;林松;翁健 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53 |
| 代理公司： | 深圳科湾知识产权代理事务所(普通合伙) 44585 | 代理人： | 钟斌 |
| 地址： | 510630 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层次注意力网络模型的恶意软件分类方法，其中包括对恶意软件PE样本进行反汇编，对应的获取汇编代码文件；从所述汇编代码文件中提取操作码序列，生成操作码序列文档；对所述操作码序列文档中的每一个操作码进行词嵌入，即生成词向量；将操作码序列文档送入层次注意力网络模型，输出注意力权重矩阵和分类结果；根据注意力权重矩阵对操作码序列进行图片可视化，通过权重矩阵的权重值大小对应的颜色深浅说明每个操作码、每个操作码序列对于分类的重要性。本方法能够在自动分类的同时，找出对于分类起贡献作用的操作码序列从而提供分类依据。该方法在测试集上的准确率达到96.96％，说明该方法识别效果十分良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 注意力 网络 模型 恶意 软件 分类 方法 | ||
【主权项】：
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