[发明专利]一种恶意软件检测模型训练、恶意软件检测方法及装置在审
| 申请号： | 202210114289.4 | 申请日： | 2022-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN114462040A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 陈璐;邵志鹏;马媛媛;陈牧;戴造建;李尼格;曹婉恬 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 王娜 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种恶意软件检测模型训练、恶意软件检测方法及装置，恶意软件检测模型训练方法包括：获取多个恶意软件；确定各恶意软件对应的训练合成行为图；对训练合成行为图添加第一标签；根据训练合成行为图获取一个或多个训练公共行为图，各训练公共行为图分别对应一个恶意软件家族，对训练公共行为图添加第二标签；将训练合成行为图和训练公共行为图输入到图匹配模型中得到第一相似系数；若第一相似系数和第二相似系数的差值小于预设相似系数，将当前的图匹配模型确定为恶意软件检测模型。本发明通过提取训练公共行为图缩小了在检测恶意软件时的检测范围，提高了恶意软件检测模型的检测速度，以及检测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 恶意 软件 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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