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[发明专利]一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法-CN202310931716.2在审
发明人：吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及恶意软件检测领域，具体涉及一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法。采集软件样本训练集中每个软件运行过程中的API序列，从API序列集中挖掘出API序列模式集；对API序列模式集进行聚类，得到API序列模式聚类，并将每个API序列模式聚类的中心作为API序列模式聚类的API序列原型；利用API序列原型将API序列集中的每个API序列转换成原型序列，训练得到恶意软件分类模型；取注意力权重最高的若干个API序列原型为解释判断为恶意软件的原因。本发明通过序列挖掘算法和聚类算法挖掘出API序列原型，将其输入到LSTM‑注意力网络模型中，能获得较高的分类准确率，并能对分类结果进行解释。
一种基于 api 序列原型可解释恶意软件检测方法

[发明专利]一种基于API语义解析的恶意软件检测方法-CN202210425749.5在审
发明人：吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于API语义解析的恶意软件检测方法，包括基于API调用序列样本学习得到每个API的表征向量，将API名称分词为单词并计算得到每个单词的表征向量；基于API名称和单词集合构建以API和单词作为节点的API图谱，采用图卷积神经网络更新所有节点的表征向量；获取API调用序列样本，基于API图谱中各API节点的表征向量将API调用序列样本转化为表征向量序列样本，利用标注后的表征向量序列样本训练LSTM网络得到识别模型；对于待识别的实时API调用序列，利用API图谱转化为实时表征向量序列，将实时表征向量序列输入识别模型得到恶意软件检测结果。本发明有效提高对恶意软件的检测能力。
一种基于 api 语义解析恶意软件检测方法