[发明专利]一种基于深度学习的恶意软件识别方法在审
| 申请号： | 202110327181.9 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN112906002A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王小华;潘晓光;焦璐璐;张娜;宋晓晨 | 申请（专利权）人： | 山西三友和智慧信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030000 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的恶意软件识别方法，包括如下步骤：数据获取、数据图像化、数据预处理、数据集划分、模型构建、模型训练、模型评价，所述数据获取采集Malimg数据集；所述数据图像化将数据转换为灰度图像；所述数据预处理对图像数据归一化处理；所述数据集划分将数据划分为训练集、验证集与测试集；所述模型构建基于VGG‑19进行恶意软件识别模型构建，并将SENEet模块融入VGGNet的CNN模块部分；所述模型训练使用训练集数据，利用验证集数据进行验证，得到识别模型；所述模型评价采用模型对测试集数据进行识别，并对识别结果进行评价，构建出高效、高准确度的恶意软件深度学习识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 恶意 软件 识别 方法 | ||
【主权项】：
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