[发明专利]一种基于马尔科夫图和深度学习的恶意软件分类方法有效
| 申请号： | 202010088882.7 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111259397B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 王俊峰;袁保国;青先国;刘东 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 裴娟 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于马尔科夫图和深度学习的恶意软件分类方法，首先统计恶意软件字节转移频率，将其转换为马尔科夫图像，然后使用深度卷积神经网络完成恶意软件分类；其中设计的深度卷积神经网络结构是基于VGG16重新设计而成，其卷积层和池化层的深度与VGG16相同，一共包含13个卷积层、5个池化层；与VGG16不同的是，本发明设计的深度卷积神经网络只有一个全连接层，其输出维度为1024。本发明方法适用性广，且能有效减小字节信息的冗余；不依赖于预先训练模型，具有更高的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 马尔科夫图 深度 学习 恶意 软件 分类 方法 | ||
【主权项】：
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