[发明专利]基于反汇编代码结构和语义特征的恶意软件家族分类方法有效
| 申请号： | 202110571280.1 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113434858B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 刘爽;陈冠宏 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于反汇编和深度学习的恶意软件家族分类方法，包括以下步骤：(1)使用反汇编技术对二进制文件进行解析，得到文件的汇编代码表示，创建文件的控制流图；(2)使用自然语言处理中经典的预训练方法以及经典模型对汇编代码进行编码，得到汇编代码的向量表示；(3)使用针对图结构的神经网络对文件进行分类，确定恶意软件的家族。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 汇编 代码 结构 语义 特征 恶意 软件 家族 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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