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[发明专利]一种自动采集恶意软件的方法和装置-CN201210024743.3有效
发明人：唐海;黄正 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2012-02-06 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G06F21/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种自动采集恶意软件的方法和装置，其中方法包括：S1、通过模拟浏览器扫描网页，识别并抓取所扫描网页的恶意代码；S2、通过构建恶意代码执行环境来执行抓取到的恶意代码，得到恶意软件。这种方式能够实现恶意软件的自动采集，无需人工识别，大大提高了效率，并且从恶意代码的识别出发进而获取恶意软件无需通过采集恶意软件静态特征的方式，无论采用变形手段的恶意软件只要其包含恶意代码均能够采集到，可靠性和检出率大大提高
一种自动采集恶意软件方法装置

[发明专利]一种受生物基因启发的恶意代码检测方法-CN201910177388.5有效
发明人：刘福东;单征;林成梁;陈奕杭;侯一凡;李星玮;桂海仁;孙文杰 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-03-09 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及恶意代码检测技术领域，公开一种受生物基因启发的恶意代码检测方法，包括：定义恶意代码软件基因；基于定义的恶意代码软件基因对代码进行基因提取；通过Smith‑Waterman算法得出提取的恶意代码软件基因间的距离值；根据提取的恶意代码软件基因间的距离值对提取的恶意代码软件基因进行聚类；根据聚类结果将恶意代码软件基因映射到特征向量上，每类恶意代码软件基因对应特征向量的一维数据；根据所述特征向量，通过机器学习模型构建恶意代码检测器，通过所述恶意代码检测器对待测代码中的恶意代码进行检测。通过本发明生成的恶意代码检测器具有较高的恶意代码检测准确率。
一种生物基因启发恶意代码检测方法

[发明专利]基于三通道可视化和深度学习的恶意软件分类方法及系统-CN202210481473.2在审
发明人：郭春;邓华鑫;申国伟;崔允贺;周雪梅 -专利权人：贵州大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三通道可视化和深度学习的恶意软件分类方法及系统，属于恶意软件分类和深度学习技术领域，其中，该方法包括：对被分类的恶意软件进行汇编指令提取，提取其代码区段的操作码、立即数操作数、寄存器操作数和相对地址的存储器操作数；根据指令序列分别构建反映恶意软件汇编指令字节分布的Markov图、反映恶意软件操作码调用关系的Markov图、反映恶意软件操作码数量的Markov图，最后合成恶意软件三通道图像，再使用深度卷积神经网络完成恶意软件分类该方法效捕获了恶意软件汇编指令的字节分布、调用和数量关系，能够生成大小统一的恶意软件图像，不依赖于预先训练模型，具有更高的分类准确率。
基于通道可视化深度学习恶意软件分类方法系统

[发明专利]基于机器码字节流的端到端的深度学习恶意软件分类方法-CN202211566609.6在审
发明人：李小勇;侯子晗;李灵慧;高雅丽;苑洁 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器码字节流的端到端的深度学习恶意软件分类方法，以恶意软件机器码字节流为输入，经过恶意软件领域表示向量编码、恶意软件全区信息抽取模块、残差链接模块、分类输出模块的处理，从而给出该恶意软件的分类结果本发明在准确表征原恶意软件特征的同时尽可能减少特征向量长度，进而减少计算量，解决恶意软件检测时对专家知识强依赖的问题，提高恶意软件分类模型的泛化能力，降低人力消耗，提高安全应急响应速度，给出了实现的技术细节，提供了可以解释的分类判断理由，提高了恶意软件分类准确率和分类精度，使恶意软件即使经过修饰之后也能够被正确检测和分类，保证计算机系统的安全稳定运行，满足日益严峻的网络安全态势。
基于机器码字节流端到端深度学习恶意软件分类方法

[发明专利]基于软件基因的恶意代码检测与识别方法及装置-CN201711434692.0有效
发明人：单征;庞建民;刘福东;赵炳麟;梁光辉;陈奕杭;赵荣彩;张啸川;桂海仁;韩金;孟曦;孙文杰;师炜;周鑫;李男;王婧 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及恶意代码分析技术领域，尤其涉及基于软件基因的恶意代码检测与识别方法及装置。本发明通过定义并提取恶意代码的软件基因，构建恶意代码的软件基因组，针对不同恶意代码的软件基因调用关系，为每个恶意代码构建基于图结构表示的基因模式，通过对现有样本进行学习，建立恶意代码软件基因库，具有较好的检测准确率和较低的误报率通过对不同软件基因进行编码，将软件基因组合成软件基因组，软件基因组为恶意代码信息性的集合，基因模式采用图结构表示，能够表现恶意代码的整体特征信息，为恶意代码物质性的集合。本发明同时兼备软件基因的信息性和物质性，并对遗传特性和突变特性具有较好的表征作用。
基于软件基因恶意代码检测识别方法装置

[发明专利]恶意软件家族识别方法、装置及电子设备-CN201910544397.3有效
发明人：吴栋;范渊;吴卓群 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种恶意软件家族识别方法、装置及电子设备，方法包括：将待识别的二进制程序进行感知哈希处理，得到多个可感知的哈希字符串；感知哈希处理包括：动态沙箱运行、灰度图像转换及离散余弦变换；以每个可感知的哈希字符串分别作为搜索词，对恶意软件数据库中的每个恶意软件家族进行搜索匹配，得到每个恶意软件家族与二进制程序的匹配度；每个恶意软件家族均包括通过感知哈希处理得到的多个可感知的哈希字串序列；将超过预设匹配度阈值的匹配度中最大匹配度对应的恶意软件家族的名称本发明可以使动态恶意软件检测引擎在检测恶意软件时，给出恶意软件所属的准确的恶意软件家族的名称。
恶意软件家族识别方法装置电子设备

[发明专利]一种信息安全检测方法及移动终端-CN201010292928.3无效
发明人：曹希彬 -专利权人：宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司
申请日： 2010-09-26 - 公布日： 2011-01-26 - 主分类号： H04W12/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息安全检测方法，包括：下载完成目标软件后，在动态虚拟机中模拟运行该目标软件；根据恶意软件知识库中的恶意行为规则判定所述目标软件是否为恶意软件；如果所述目标软件为恶意软件，则对该目标软件进行安全处理；否则，允许所述目标软件在移动终端中运行。由于先在动态虚拟机中模拟运行，因此恶意软件不会对移动终端造成威胁，同时能够有效拦截恶意软件，保护用户信息安全。
一种信息安全检测方法移动终端

[发明专利]在引导环境中标识恶意软件-CN200780024510.0有效
发明人： S·A·费尔德;R·R·菲利普斯;A·A·波利亚科夫 -专利权人：微软公司
申请日： 2007-02-21 - 公布日： 2009-07-08 - 主分类号： G06F12/16 文献下载
摘要：一般而言，本发明针对标识恶意软件。在一实施例中，提供了在引导过程期间执行对恶意软件的搜索的方法。更具体地，该方法使得被配置为扫描恶意软件的软件模块在计算机启动时被初始化。随后，响应于标识扫描事件的发生，该方法使得该软件模块扫描计算机存储器以寻找作为恶意软件特征的数据。如果标识了恶意软件的数据特征，则该方法处理该恶意软件感染。
引导环境标识恶意软件

[发明专利]一种提取函数调用序列特征识别恶意软件自主传播的方法-CN201110436950.5无效
发明人：张博锋;吴逸伦;赖志权;乔林波;王勇军;唐勇 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2011-12-23 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G06F21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取函数调用序列特征识别恶意软件自主传播的方法。其步骤包括1)隔离环境及网络环境的设置；2)恶意软件及其副本的识别；3)利用动态污点分析对恶意软件及其副本进行污点分析，识别自主传播。本发明通过动态分析对恶意软件的执行过程进行监控，利用恶意软件的函数调用行为明确恶意软件的自我复制行为。在动态分析中，对发送缓冲区中的数据进行动态污点分析，通过动态污点分析，明确恶意软件是否存在自主传播的过程。
一种提取函数调用序列特征识别恶意软件自主传播方法

[发明专利]移动操作系统的恶意软件检测方法和恶意软件检测系统-CN201310598132.4有效
发明人：焦健 -专利权人：北京智谷睿拓技术服务有限公司
申请日： 2013-11-22 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种安卓移动操作系统的恶意软件检测方法。所述方法包括：敏感调用序列生成步骤，针对软件中的至少一个入口函数对软件进行代码分析，生成敏感系统调用序列；检测步骤，根据预定义的恶意软件特征库对所述敏感系统调用序列进行匹配并得到一恶意软件检测结果。本发明根据目前恶意软件主要依靠系统调用实现这一特点，对恶意软件所使用的系统调用进行有效的检测，这样可以有效的解决现有技术中检测技术所面临的问题，实现恶意软件本质行为的检测，提高了恶意软件的检测效率。
移动操作系统恶意软件检测方法系统

[发明专利]基于空管网络恶意软件多维动态监测技术-CN202310197223.0在审
发明人：贾如春;张建伟;韩云祥 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及空管指挥保障信息系统网络安全领域，并公开了建立恶意软件多维动态检测网络模型的方法。恶意软件的检测是指扫描计算机和文件检测恶意软件的过程，本发明主要解决恶意软件不易被发现、隐蔽性高的问题，包括如下步骤，步骤S1：根据传统恶意软件的代码及特征，将恶意样本转化为图像或提取恶意软件反汇编获取的指令块、指令序列等作为浅层特征输入；步骤S2：基于RNN或CNN模型，进行深度学习，给每个特征节点赋予权重，根据权重分布，挑选有用特征，作为深层特征输入；步骤S3：利用二进制特征建模、软件特征可视化、检测分类器训练、恶意代码实时扫描等技术构建面向恶意软件检测的网络模型；步骤S4：基于步骤S3，利用BP反馈调节机制，对样本原始类和目标输出之间的误差进行BP反馈微调，优化恶意软件检测的网络模型，使之可以快速得出结论，本发明基于威胁感知验证平台，多维度动态的检测恶意软件，构建恶意软件检测网络，对于目标输出进行BP反馈调节，从而提高恶意软件检测的准确率及效率。
基于网络恶意软件多维动态监测技术

[发明专利]恶意软件的卸载方法、恶意软件的卸载系统和终端-CN201510918946.0在审
发明人：程力行;祝芳浩 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2015-12-10 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种恶意软件的卸载方法、恶意软件的卸载系统和终端，其中恶意软件的卸载方法包括判断终端的运行界面是否生成浮动窗口；在判定终端的运行界面生成浮动窗口时，判断浮动窗口所属的进程的类型；在判定进程的类型是预设类型时，确定进程属于恶意软件，并提示用户输入用于删除恶意软件的删除指令；判断删除指令是否与预设删除指令匹配；在判定删除指令与预设删除指令匹配，且获取用户的确认指令时，删除恶意软件相关的进程。通过本发明的技术方案，通过根据浮动窗口所属进程的类型确定恶意软件，从而快速卸载恶意软件，避免了恶意软件对终端的操作系统和业务数据的威胁，提升了用户的使用体验。
恶意软件卸载方法系统终端

[发明专利]未知恶意软件的防御方法和设备-CN201610301012.7有效
发明人：夏威;吴科庆;王以良;龚小刚;王红凯;张旭东;叶卫;姚一杨;黄慧;沈潇军;沈志豪;张景明;冯宇 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了未知恶意软件的防御方法和设备，属于网络安全领域。包括使用虚拟识别技术获取漏洞利用阶段的恶意软件生成第一报警信息，将第一报警信息添加至信誉库的记录，基于信誉库中存储的记录，对恶意软件的下载行为以及与受控服务器通信的行为进行拦截，生成第二报警信息，根据第一报警信息和第二报警信息，对已存在的恶意软件进行清理。通过使用虚拟识别技术和信誉库，能够在利用漏洞时确认恶意软件的存在，并且对恶意软件的后续活动进行跟踪。相对于现有技术，能够对使用新型攻击方式的恶意软件进行识别，摒弃了使用签名方式带来的检测滞后性，提高了对恶意软件的防御能力，降低恶意软件造成的损失。
新型未知恶意软件防御方法设备

[发明专利]基于多维度特征融合和模型集成的恶意软件家族分类方法-CN202210035910.8有效
发明人：李树栋;厉源;吴晓波;李正阳;韩伟红;张海鹏;肖林鹤;许娜;赵传彧;方滨兴;田志宏;顾钊铨;殷丽华 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供基于多维度特征融合和模型集成的恶意软件家族分类方法，包括S1获取恶意软件PE文件，根据获取的PE文件提取多个维度的恶意软件特征；其中恶意软件特征包括：Ember特征、TF‑IDF特征和Asm2Vec；S2根据提取的恶意软件特征进行特征融合和特征选择处理，得到恶意软件家族分类特征集；S3以XGBoost作为基础模型，根据得到的恶意软件家族分类特征集中的特征分别单独训练基础模型，并根据训练好的基础模型对训练集样本进行预测，根据得到预测结果计算各特征在对应各家族上的权重值；并采用加权软投票的方式来计算恶意软件家族分类预测结果。本发明有助于提高恶意软件家族分类的性能和泛化能力。
基于多维特征融合模型集成恶意软件家族分类方法

[发明专利]一种恶意软件检测方法、装置、物联网云平台以及计算机可读存储介质-CN202111646382.1在审
发明人：邱睿 -专利权人：邱睿
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种恶意软件检测方法、装置、物联网云平台以及计算机可读存储介质，方法包括：检测应用程序的软件行为，确定软件行为是否满足预设规则，在软件行为满足预设规则时，判定软件行为对应的应用程序为恶意软件由于恶意软件都会包含一些共有的软件行为，基于应用程序的软件行为判定该应用程序是否为恶意软件，从而有效的识别到恶意软件。
一种恶意软件检测方法装置联网平台以及计算机可读存储介质