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申请/专利权人：广东数远科技有限公司
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194279A
主分类号：G06F21/56
分类号：G06F21/56;G06V10/32;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的恶意代码检测方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取当前代码数据，将所述当前代码数据根据预设第一方法判断是否为恶意代码，若是，将所述当前代码数据进行删除处理，若否，将所述当前代码数据根据第二预设方法进行转换处理，得到当前代码的灰度图片数据，将所述当前代码的灰度图片数据发送至预设的第一检测模型中，得到当前代码数据的识别信息，若所述当前代码数据的识别信息为恶意代码则进行删除处理。本发明首先通过静态分析、动态分析和预设的第一检测模型对当前代码数据进行处理，这种三重验证当前代码数据的方法，大大提高了恶意代码检测效率。
主权项：1.一种基于深度学习的恶意代码检测方法，其特征在于，包括：获取当前代码数据；将所述当前代码数据根据预设第一方法判断是否为恶意代码，若是，将所述当前代码数据进行删除处理，若否，将所述当前代码数据根据预设第二方法进行转换处理，得到当前代码的灰度图片数据；将所述当前代码的灰度图片数据发送至预设的第一检测模型中；得到当前代码数据的识别信息，若所述当前代码数据的识别信息为恶意代码则进行删除处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东数远科技有限公司 一种基于深度学习的恶意代码检测方法、系统和存储介质
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