[发明专利]一种基于深度神经网络的可视化恶意软件检测装置及方法有效
| 申请号： | 202011626582.6 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112329016B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 王海舟;翦逸飞;邝鸿波;任成龙;马梓城 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/41;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T5/40 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络的可视化恶意软件检测装置及方法，利用反汇编技术将可执行文件样本转化为bytes文件和asm文件，将自己收集并标记过的正常软件数据集与著名的BIG 2015恶意软件数据集进行合并得到了一个平衡实验数据集；为了有效地提取出数据样本中的高维度特征，使用结合数据增强的可视化技术进一步将样本转化为RGB三通道图像。还提出了一种独特的深度神经网络分类架构，用于提升检测方法的性能；本发明的方法在其他众多神经网络模型方法中脱颖而出；通过实验验证了RGB三通道图像在恶意软件检测的性能方面相比较于灰度图像的优越性，表明了数据增强技术有助于可视化恶意软件检测；为其他研究人员进行恶意软件检测实验提供了新的思路与方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 可视化 恶意 软件 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
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