[发明专利]一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法有效
| 申请号： | 202110205444.9 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112989339B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 黑新宏;姚怡蕾;王一川;朱磊;姬文江;杜延宁;宋昕 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/54;G06N3/0499;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 曾庆喜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集；步骤2，将步骤1得到的源代码数据集转化为二进制文件；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网络模型并对模型进行训练，将步骤4得到的特征值输入到BP神经网络模型中进行训练，得到最优的神经网络模型并输出。步骤5，对步骤4输出的神经网络模型进行预测分类并根据测试结果通过步骤4对模型进行调参训练。本发明通过自动化提取GCC编译器的软件指纹特征，检测编译器中恶意代码的指纹特征，从而检测一个GCC编译器是否有被恶意代码入侵。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 gcc 编译器 恶意代码 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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