[发明专利]一种基于图像纹理和BP神经网络的恶意文件检测方法在审
| 申请号： | 201711290981.8 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108090356A | 公开（公告）日： | 2018-05-29 |
| 发明（设计）人： | 胡玉鹏;曹娜;温冠超;蒋晨;司凯 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/08;G06K9/46 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;王娟 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像纹理和BP神经网络的恶意文件检测方法，结合图像分析技术和恶意文件检测技术，将恶意文件转换成灰阶图，使用GLCM算法和GIST算法提取纹理特征，并基于BP神经网络进行学习训练，从而快速地识别出不同平台的恶意文件。本发明能解决动态分析中虚拟机可能被感染的问题，也能很好地解决多平台下病毒的检测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意文件 图像纹理 算法 图像分析技术 动态分析 检测技术 检测问题 纹理特征 学习训练 多平台 灰阶图 虚拟机 检测 病毒 感染 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像纹理和BP神经网络的恶意文件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将任意的恶意二进制文件转换为灰度图像；2)提取所述灰度图像的纹理特征；3)使用纹理特征作为样本集对BP神经网络进行训练，并利用训练后的BP神经网络检测待检测文件。
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