[发明专利]一种基于N-gram和机器学习的恶意软件检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110972755.8 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113709134B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 产院东;郭乔进;胡杰;梁中岩;刘蔚棣;吴其华;杨冲昊;汪义飞;高沙沙;杨航 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06F21/53;G06F21/56;G06N20/00;G06F18/2415;G06F18/2431 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基N‑gram和机器学习的恶意软件检测方法和系统。通过结合基于人工智能技术的沙箱SNDBOX对样本文件进行动态行为分析，得出样本文件的关键信息，包括有API调用、参数信息等，然后利用N‑gram算法将这些信息转换为特征集合。之后利用TF‑IDF进行N‑gram特征集合的规约，规约后的特征集合只包含重要的特征，有利于提升后续训练机器学习分类器的效率。最后将特征集合转换为二元特征向量，传给多个机器学习分类器，包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及逻辑规约等进行训练和测试。训练完的分类器可以辅助安全分析人员进行恶意软件的检测工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gram 机器 学习 恶意 软件 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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