[发明专利]恶意代码检测方法和装置有效
| 申请号： | 201710818737.8 | 申请日： | 2017-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN107590388B | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 戴涛;李鹏;许爱东;陈华军 | 申请（专利权）人： | 南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 余永文 |
| 地址： | 510663 广东省广州市萝岗区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种恶意代码检测方法和装置。上述方法包括：分别采集程序代码在行为过程中的静态特征信息和动态特征信息；根据静态特征信息建立静态特征向量，根据动态特征信息建立动态特征向量；通过恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测；其中恶意代码检测模型为利用支持向量机训练用于存储恶意程序样本和白色样本的规则库所得的检测模型；若在静态特征向量和动态特征向量中检测到恶意程序样本，则将所述程序代码判定为恶意代码。其在检测过程中，将恶意代码的装置调用序列和相对应的函数参数结合起来进行相应的判别分析，可以克服恶意代码流行的反调试技术，能实现对恶意代码的进程进行监控，有效提高了相应的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意代码 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种恶意代码检测方法，其特征在于，包括如下步骤：分别采集程序代码在行为过程中的静态特征信息和动态特征信息；根据所述静态特征信息建立静态特征向量，根据所述动态特征信息建立动态特征向量；通过预设的恶意代码检测模型对所述静态特征向量和动态特征向量进行检测；其中，所述恶意代码检测模型为利用支持向量机训练用于存储恶意程序样本和白色样本的规则库所得到的检测模型；若在所述静态特征向量和动态特征向量中检测到恶意程序样本，则将所述程序代码判定为恶意代码。
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