[发明专利]基于多特征的恶意软件自动化检测方法在审
| 申请号： | 202211511935.7 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115758362A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 李益洲;杨星;李梦龙 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F18/2415;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 邓永红 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多特征的恶意软件自动化检测方法，包括以下步骤，步骤S1：预处理数据；步骤S2：将数据进行特征提取得到特征向量；步骤S3：有效地对齐和融合上述步骤S2得出的二进制特征向量和三角注意力机制生成的操作码特征向量，生成最终的融合向量；步骤S4：负责恶意软件的检测和分类；本发明能够更有效地检测恶意软件的变体，具备较高的准确率，在实际生产环境中，本发明通过增加恶意软件变体的识别效率来增强了自动恶意软件分析工具的性能，减少了人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 恶意 软件 自动化 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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