[发明专利]一种融合机器学习和深度学习的恶意软件检测方法在审
| 申请号： | 202210006038.4 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114329474A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 李小勇;霍达;高雅丽;栗仕超;李曦明;蒋哲 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种融合机器学习和深度学习的恶意软件检测方法，采用机器学习(LightGBM)与深度学习(1D‑CNN)相结合的方法作为恶意软件检测模型的基础，该模型可以发掘语义的深度特征，发掘语义上下文关系的时空序列数据特征，同时该模型的特征提取以及模型检测相配合能够更好地进行误差传播，使训练速度更快、效果更好。同时对模型接收到检测样本进行计算，从而判别是否存在恶意软件，比传统地直接进入检测模型具有更高地准确率。此外，本发明的方法简单，检测模型更加轻量化，该模型不仅适用于Microsoft端的恶意软件检测，在移动端也有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 机器 学习 深度 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京邮电大学，未经北京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210006038.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
