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申请/专利权人：南京国睿防务系统有限公司
摘要：一种基于WaveNet‑BiGRU的恶意代码检测方法，鉴于恶意代码的操作码序列具有逻辑顺序，采用了时序卷积网络WaveNet和双向门控循环单元BiGRU相结合的技术方案，首先从恶意代码反汇编文件中提取操作码、用N‑gram表示，其次用WaveNet卷积操作码、缩短长时间序列、提取短期局部特征，然后用BiGRU从前后两个方向学习操作码序列、深层提取特征、捕捉长期依赖性、弥补因果序列单向结构的缺点，最后用Softmax分类识别恶意代码，解决了经典循环神经网络提取恶意代码特征能力不足、准确率不高的技术问题，应用于雷达组网中的恶意代码检测，具有提取能力强、时间增长小、准确率高、误报率低的技术效果。
主权项：1.一种基于WaveNet-BiGRU的恶意代码检测方法，其特征在于，包括：数据预处理：从后缀名为ASM的恶意代码反编译源文件中提取操作码，用N-gram算法表示操作码，形状为样本个数、时间步长、特征维度，构造操作码表征数据集；模型训练：用WaveNet对操作码表征数据卷积，缩短长时间序列，提取网络深层特征，输入BiGRU提取时间特征，输入分类器识别恶意代码的族类。
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