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申请/专利权人：北京邮电大学
申请日：2021-08-25
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN113626817B
主分类号：G06F21/56
分类号：G06F21/56;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/22;G06F18/241;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2021.11.26#实质审查的生效;2021.11.09#公开
摘要：本发明的实施例提供了一种恶意代码家族分类方法，涉及网络与信息安全技术领域。恶意代码家族分类方法包括：对恶意代码标注家族信息；从已标注的恶意代码中提取静态特征和动态特征；根据动态特征，生成恶意代码的动态关系图；将静态特征和动态关系图输入图神经网络模型中，以训练图神经网络模型；获取待分类的恶意代码的静态特征和动态关系图，并输入已训练的图神经网络模型，以判断恶意代码的家族信息。恶意代码家族分类方法能够快速、准确地判断出恶意代码的家族信息。
主权项：1.一种恶意代码家族分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：对恶意代码标注家族信息；从已标注的所述恶意代码中提取静态特征和动态特征；根据所述动态特征，生成所述恶意代码的动态关系图，所述动态特征包括系统调用依赖图，包括：将所述系统调用依赖图转换为大小固定的有向带权图；计算两个所述有向带权图中的节点集合的Jaccard距离Dj；计算两个所述有向带权图相同节点对之间的出度余弦距离Din和入度余弦距离Dout；根据所述Jaccard距离Dj、所述出度余弦距离Din和所述入度余弦距离Dout，计算两个所述有向带权图之间的距离值D；将所述距离值小于阈值的两个所述有向带权图判定为相似，并将二者相连，生成所述恶意代码的动态关系图，所述距离值D的计算公式为： 其中，th根据经验设置；将所述静态特征和所述动态关系图输入图神经网络模型中，以训练所述图神经网络模型；获取待分类的恶意代码的静态特征和动态关系图，并输入已训练的所述图神经网络模型，以判断所述恶意代码的家族信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 恶意代码家族分类方法
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