[发明专利]使用经训练的机器学习模型检测恶意文件的系统和方法有效
| 申请号： | 201811214984.8 | 申请日： | 2018-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN109684836B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 亚历山大·S·奇斯特亚科夫;叶卡捷琳娜·M·洛巴切瓦;阿列克谢·M·罗曼恩科 | 申请（专利权）人： | 卡巴斯基实验室股份制公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华;何月华 |
| 地址： | 俄罗斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种使用经训练的机器学习模型检测恶意文件的系统和方法。所述系统可以包括括硬件处理器，所述硬件处理器被配置为：形成至少一个行为模式；计算所有行为模式的卷积；基于所述行为模式，从检测模型数据库中选择至少两个用于检测恶意文件的模型；基于对所述卷积和所述至少两个用于检测恶意文件的模型的分析，计算正在被执行的文件的有害性程度；基于所述有害性程度，形成决策模式；如果形成的所述决策模式与来自之前基于对恶意文件的分析而形成的决策模式数据库的至少一个预定的决策模式之间的相似度超过预定阈值，则将所述正在被执行的文件识别为恶意的。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 训练 机器 学习 模型 检测 恶意 文件 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种通过使用用于检测恶意文件的经训练的模型检测恶意文件的系统，所述系统包括硬件处理器，所述硬件处理器被配置为：基于从正在被执行的文件的行为日志中选择的命令和参数，形成至少一个行为模式；计算形成的所有行为模式的卷积；基于从所述正在被执行的文件的所述行为日志中选择的所述命令和参数，从检测模型数据库中选择至少两个用于检测恶意文件的模型；基于对所述卷积和所述至少两个用于检测恶意文件的模型的分析，计算正在被执行的文件的有害性程度；基于所述有害性程度，形成决策模式；如果形成的所述决策模式与来自之前基于对恶意文件的分析而形成的决策模式数据库的至少一个预定的决策模式之间的相似度超过预定阈值，则将所述正在被执行的文件识别为恶意的。
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