[发明专利]一种基于动态特征的恶意软件识别方法、系统及相关装置在审
| 申请号： | 201810638966.6 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110619211A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 章明星 | 申请（专利权）人： | 深信服科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 44285 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种基于动态特征的恶意软件识别方法，该方法在保留机器学习算法具有的泛化能力对新鲜样本的识别结果的基础上，同时利用HOOK技术获取由机器学习算法判定为初步高风险文件的文件操作，并判断其即将执行的文件操作是否与恶意文件通常执行的文件操作相匹配，本方法不仅保留了泛化能力带来的对新鲜样本的识别能力，还通过监控该初步高风险文件即将执行的文件操作这一动态特征进行恶意文件的二次确定，显著降低了对新鲜样本的误判几率，恶意文件识别更准确。本申请还同时公开了一种基于动态特征的恶意软件识别系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 文件操作 动态特征 恶意文件 样本 恶意软件识别 机器学习算法 新鲜 计算机可读存储介质 技术获取 误判 保留 申请 匹配 判定 监控 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态特征的恶意软件识别方法，其特征在于，包括：/n利用基于机器学习算法构建的恶意文件识别模型对待测软件进行恶意软件识别，得到初步高风险文件；/n利用HOOK技术获取所述初步高风险文件即将执行的文件操作；/n判断所述文件操作是否与预设的恶意文件操作集中包含的任一恶意文件操作相匹配；/n若匹配，则判定所述初步高风险文件为恶意文件，并隔离所述恶意文件且通过预设路径发送告警信息。/n
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