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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明属于恶意软件检测技术领域，提供了一种基于多源域自适应的工控恶意代码检测方法及系统；其中，检测方法包括：获取并转换重塑多源域数据集的样本数据，得到灰度图片；根据所得到的灰度图片和预设的多源域自适应模型，进行目标域的数据检测，完成基于多源域自适应的工控恶意代码检测。本发明引入多源域，从源域数据集中学习恶意特征并将所得到的恶意特征迁移到目标域的样本检测中，实现对目标域样本的良性恶意二分类检测，完成基于多源域自适应的工控恶意代码检测。
主权项：1.一种基于多源域自适应的工控恶意代码检测方法，其特征在于，包括：获取多源域数据集的样本数据；对所获取的样本数据进行转换重塑，得到灰度图片；根据所得到的灰度图片和预设的多源域自适应模型，进行目标域的数据检测，完成基于多源域自适应的工控恶意代码检测；其中，预设的多源域自适应模型包括公共特征提取器、域特殊的特征提取器和域特殊的分类器；其中，目标域图像和灰度图像基于所述公共特征提取器映射到公共特征空间，得到公共特征向量；根据所得到的公共特征向量和域特殊的特征提取器，得到特征向量；计算所得到的特征向量之间的最大均值差异损失函数，确定多源域与目标域之间的特征向量的差异；基于所述域特殊的分类器和多源域数据集的样本数据优化域特殊的分类器的分类损失，根据目标域的样本数据和优化后的域特殊的分类器，得到目标域的数据检测结果，完成目标域的数据检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于多源域自适应的工控恶意代码检测方法及系统
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