[发明专利]一种基于参数优化元学习的恶意软件家族分类方法在审
| 申请号： | 202110259214.0 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN112884061A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 王方伟;柴国芳;王长广;李青茹;赵冬梅;曾水光 | 申请（专利权）人： | 河北师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/06 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 董金国 |
| 地址： | 050024 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数优化元学习的恶意软件家族分类方法，包括恶意软件文件预处理、神经网络模型训练、模型测试和模型微调步骤。本发明将原始恶意软件转化为可视化的灰度图像，将灰度图像进行特征提取并使用基于参数优化的元学习方法加以训练；在训练过程中，对于类精度低的恶意软件家族的灰度图像样本作为困难样本，加入下一轮训练任务继续训练分类器，以便实现所有恶意软件的准确分类。本发明可以在网络模型简单、样本少的情况下实现恶意软件的高精度分类，且具有较高的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参数 优化 学习 恶意 软件 家族 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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