[发明专利]基于Bi-LSTM和自注意力的恶意代码检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010470523.8 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111723368A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 唐永旺;王刚;郭志刚;陈刚;魏晗;郑治中;席耀一 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种基于Bi‑LSTM和自注意力的恶意代码检测方法及系统，将恶意代码转换为长度统一的字节流序列，每个字节元素利用多维独热编码表示；采用双向长短时记忆Bi‑LSTM模型自动学习字节流序列特征，并输出各时间步的隐状态；利用自注意力机制对各时间步隐状态分配权重，将各隐状态的线性加权和作为样本序列的深层特征表示；对该深层特征表示进行全连接神经网络学习和分类，输出样本预测概率。本发明自动重点关注恶意代码中表现恶意行为的字节，通过Bi‑LSTM和自注意力机制结合获取深层特征表示，尽量避免代码检测中的人工处理分析，能够提高恶意代码检测准确率，降低其误报率，在信息安全等数据检测处理领域具有较好地应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bi lstm 注意力 恶意代码 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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